A Feasibility Study of a Volunteer Navigation Program in the Palliative Context
Notice bibliographique
Résumé
Older persons with serious illnesses living in rural communities are an underserved population. They often live with heavy symptom burden and poor quality of life with limited access to resources. Nav-CARE (Navigation: Connecting Accessing Resourcing and Engaging) was developed to specially train and mentor volunteer navigators who help connect older persons with serious illness to the resources and information they need. Aims: This mixed methods longitudinal study evaluated Nav-CARE for feasibility, acceptability, ease of use, and satisfaction by older persons and volunteers. Methods: Nine volunteer navigators visited 23 older persons with serious illness every 3 to 4 weeks for 1 year. Data were collected from volunteer navigators, and older person participants at baseline, during the year- long implementation and post implementation. Results: Volunteer navigators and older persons reported Nav-CARE was easy to use, feasible and acceptable. The majority of older persons agreed or strongly agreed that they were satisfied with the navigation services (100%; 8/8), that navigation services were important to them (87%; 7/8), that they would recommend the program to someone else (87%; 7/8), and would participate in the program again (75%; 6/8). Similarly, volunteer navigators reported 100% (9/9) satisfaction with the program, 100% (9/9) would recommend it to others, and 67% (6/8) would participate again. Conclusions: Nav-CARE appears to be a feasible, acceptable, and satisfactory program for older persons with serious illness and volunteer navigators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».