MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3108606878 · doi:10.1158/1538-7755.disp20-po-021

Abstract PO-021: A hub and spoke model to improve cancer care quality: Advancing Cancer Care Together (ACCT) for Asian American Medicaid beneficiaries in Orange County, California

2020· article· en· W3108606878 sur OpenAlexaff
Cevadne Lee, Ellen Ahn, Mary Anne Foo, Sherry Huang, Becky Nguyen, Jacqueline Tran, Robert E. Bristow, Sora Park Tanjasiri

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseMedicineMedicaidPopulationPacific islandersFamily medicineCancerCommunity healthHealth careHealth equityChinese americansGerontologyNursingImmigrationEnvironmental healthPublic healthEconomic growthPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Orange County (OC) is home to the third-largest population of Asian Americans in the U.S., including the largest population of Vietnamese outside of Vietnam. While breast, lung and colorectal cancers are the top overall causes of cancer incidence and mortality in OC, unique cancers are prevalent among Asian and Pacific Islanders including liver and stomach cancers. The University of California, Irvine Chao Family Comprehensive Cancer Center (UCI CFCCC) adapted a hub-and- spoke model of care (Elrod & Fortenberry, 2017) to increase efficiency among underserved Asian Americans who continue to experience disparities in screening, early detection, and access to cancer treatment. Methods: Our hub-and-spoke model arranges service delivery assets into a network between community organizations through culturally/linguistically competent and trained community health navigators, OC medicaid primary and specialty care providers for low/moderate complexity patients, and UCI CFCCC for high-complexity cancer treatment. UCI CFCCC serves as the anchor establishment (hub) which offers a full array of services. This is complemented by community providers and care coordinators at local Federally Qualified Health Centers (spokes) which offer culturally-tailored primary prevention services. The community patient navigators (rim) located at community-based organizations, routes patients needing more tailored services to the spokes or hub for screening or treatment. Results: Patient Navigators at OC Herald Center, OC Asian Pacific Islander Community Alliance, and Vietnamese American Cancer Foundation have educated 2,246 Korean, Vietnamese, and Chinese individuals on cancer prevention and screening guidelines. Of those, 320 medicaid members have been routed to KCS Health Centers (Korean-serving FQHC lookalike), Southland Integrated Services, Inc (Vietnamese and Chinese-serving FQHC), or Medicaid community providers for cancer screening and/or follow-up. 64 community providers have been trained on NCCN guideline adherent care for Korean, Vietnamese, and Chinese. UCI CFCCC has developed an algorithm/pathway for Medicaid-serving community physicians to easily refer qualified Vietnamese, Chinese, or Korean patients to the hub for complex care or clinical trials. Conclusions: The current COVID-19 pandemic has exacerbated disparities in screening and early detection, and compounds the uncertainty about the importance of optimizing cancer care quality (i.e. access proportion and timeliness, adherence to guidelines, patient satisfaction). Disparities being highlighted in COVID-19 has shown us the power and need of community engagement models to rapidly catalyze and create unique community-based efforts that strengthen capacities and infrastructures, and promote best practices in cancer prevention and early detection designed to decrease cancer incidence and/or mortality in the communities we serve. Citation Format: Cevadne Lee, Ellen Ahn, Mary Anne Foo, Sherry Huang, Becky Nguyen, Tricia Nguyen, Jacqueline Tran, Robert Bristow, Sora Park Tanjasiri. A hub and spoke model to improve cancer care quality: Advancing Cancer Care Together (ACCT) for Asian American Medicaid beneficiaries in Orange County, California [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Conference: Thirteenth AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2020 Oct 2-4. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(12 Suppl):Abstract nr PO-021.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207