Adopting a lay navigator training programme in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is growing interest in the role and use of patient navigators within the health care system. Currently, qualifications and training expectations documented in the literature vary tremendously depending on context and patient population. This paper details the theoretical and pedagogical principles used to develop, implement and evaluate a training programme for lay patient navigators working in a primary care setting. Methods: The planning process involved (a) conducting an educational needs assessment, (b) identifying the theory underpinning the curriculum, (c) developing learning objectives and teaching strategies, (d) formulating evaluation methods, (e) implementing the programme and (f) refining the curriculum based on evaluation feedback and lessons learned. The training programme was first implemented in May 2017 and has evolved over the past 3 years based on our observations and feedback from the programme participants. Results: The training programme involves a total of 25 hours of online and face-to-face education sessions, and ongoing community mentorship from experienced navigators. All training components are rooted in theoretical principles and proven pedagogical approaches. The knowledge, skills and abilities acquired are also tied to core competencies of the role of lay patient navigator. Conclusion: The development of this lay navigator training programme was carefully designed with evidence-based competencies and practical realities to ensure rigour in preparing and supporting navigators’ work in primary care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».