Clinical Pathway and Patient Navigation: Research Protocol on the Appropriateness, Timeliness and Support of Women Diagnosed with Breast Cancer in Abia Stat
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is the second most common malignancy affecting Nigerian women, and contributes the highest cancer-related mortality in this population. Despite the rising prevalence of breast cancer, Nigerian healthcare professionals do not have adequate resources in screening, diagnosing, treating and follow up of women with breast cancer. The objective of this study was to understand how the development and implementation of a state-wide clinical pathway alongside a patient navigation program will impact the care providers and care receiver (beast cancer patients). Methods: This mixed methods, cross-sectional study will develop and deploy a multidisciplinary clinical pathway focused on breast cancer management. Trained patient navigators will facilitate the implementation of the pathway and to support patients. An electronic medical record system will be deployed to document the use of the pathway. Mixed methods data will be collected periodically, including patient satisfaction, treatment adherence, psychosocial outcomes, and quality of life. Qualitative data will provide contextual details.Anticipated Result and Discussion: This research will potentially structure the management of breast cancer in a way that optimizes available resources while reducing delays in Abia state, Nigeria.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».