Abstract B096: Responding to stakeholder needs for cancer screening and prevention: Using formative evaluation to tailor outreach and navigation programming in Connecticut
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Total cancer incidence rates in Connecticut are well above the national average, with disproportionate impact on our underserved and minority communities. As part of the Yale Cancer Center's (YCC) Community Outreach and Engagement activities, we translate population research into programmatic innovations designed to reach and address the needs of Connecticut's at-risk populations. Our recently initiated Yale Cancer Disparities Firewall (Firewall) project aims to strengthen population health through expanded outreach, navigation and health systems change. The project seeks to build a cancer disparities firewall around at-risk populations by addressing patient and system level factors across the cancer care continuum. The programmatic model consists of two primary intervention strategies—outreach and patient navigation—and local health infrastructure fortified by diverse partnerships and programmatic change. Prior to launching, a formative, baseline evaluation was conducted between January and May 2018. Findings from this evaluation are presented alongside proposed programmatic translations. Methodology: The baseline evaluation consisted of three components: 1) a review of existing programmatic data and data collection strategies, 2) analysis of current outreach and education activities and partnerships and 3) completion of seven stakeholder interviews. By triangulating findings across qualitative analyses, the evaluation, conducted by an external evaluator, identified potential facilitators for and barriers to project implementation and success. Findings were synthesized for translation into program activities as well as for pre-/post-implementation dissemination. Results and Translation: Baseline evaluation revealed four challenges to successful implementation: 1) limited input from residents “on the ground,” who might be the target of risk reduction and screening services, 2) presence of multiple levels of navigation and coordination for patients during and after cancer diagnoses, 3) few resources for helping would-be patients “navigate” risk reduction and screening services and 4) problematic race/ethnicity data. Despite these challenges, existing outreach and education activities consisted of 14 events, 1,909 contacts and 25 meetings with partner organizations. To incorporate the findings, our project has: 1) complemented existing community advisory board infrastructure with additional neighborhood-level input, 2) piloted community health navigation to draw new patients into cancer screening and risk reduction interventions and 3) initiated high-level meetings about whether and how collection and use of race/ethnicity data may be improved system-wide. Citation Format: Sakinah C. Suttiratana, Roy Herbst, Denise E. Stevens, Beth A. Jones. Responding to stakeholder needs for cancer screening and prevention: Using formative evaluation to tailor outreach and navigation programming in Connecticut [abstract]. In: Proceedings of the Eleventh AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2018 Nov 2-5; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(6 Suppl):Abstract nr B096.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,185 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».