Factors Influencing the Implementation of Patient Navigation Programs for Adults with Complex Needs: A Scoping Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Patient navigation is a model of care that aims to improve access to care by reducing the complexity of navigating health, education, and social services across the continuum of care and care settings. Little is known about the processes that facilitate or impede the implementation of patient navigation programs (PNPs). We conducted a scoping review to identify and summarize the current state of knowledge regarding the implementation and outcomes of existing implemented PNPs. We employed a 6-stage scoping review framework to identify and review eligible articles. Sixty-articles met the inclusion criteria (58 peer-reviewed and 2 grey literature). The Consolidated Framework for Implementation Research served as the theoretical framework during analysis to help extract factors relevant to implementation of navigator programs. Results of the scoping review are reported thematically. Influences on implementation were identified: (a) planning to ensure alignment with organizational need (b) funding (c) multidisciplinary engagement (d) establishing workflow (e) mechanisms for communication (f) stakeholders to encourage buy-in (g) appropriate caseload (h) in kind resources. PNPs improve the experiences of patients and families. The findings of this scoping review provides implementation considerations of PNPs across global care settings. Strategies for overcoming pragmatic and logistical issues must be developed for optimal implementation.
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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 | 0,023 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».