Development of a workflow process mapping protocol to inform the implementation of regional patient navigation programs in breast oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementing city-wide patient navigation processes that support patients across the continuum of cancer care is impeded by a lack of standardized tools to integrate workflows and reduce gaps in care. The authors present an actionable workflow process mapping protocol for navigation process planning and improvement based on methods developed for the Translating Research Into Practice study. METHODS: Key stakeholders at each study site were identified through existing community partnerships, and data on each site's navigation processes were collected using mixed methods through a series of team meetings. The authors used Health Quality Ontario's Quality Improvement Guide, service design principles, and key stakeholder input to map the collected data onto a template structured according to the case-management model. RESULTS: Data collection and process mapping exercises resulted in a 10-step protocol that includes: 1) workflow mapping procedures to guide data collection on the series of activities performed by health care personnel that comprise a patient's navigation experience, 2) a site survey to assess program characteristics, 3) a semistructured interview guide to assess care coordination workflows, 4) a site-level swim lane workflow process mapping template, and 5) a regional high-level process mapping template to aggregate data from multiple site-level process maps. CONCLUSIONS: This iterative, participatory approach to data collection and process mapping can be used by improvement teams to streamline care coordination, ultimately improving the design and delivery of an evidence-based navigation model that spans multiple treatment modalities and multiple health systems in a metropolitan area. This protocol is presented as an actionable toolkit so the work may be replicated to support other quality-improvement initiatives and efforts to design truly patient-centered breast cancer treatment experiences. LAY SUMMARY: Evidence-based patient navigation in breast cancer care requires the integration of services through each phase of cancer treatment. The Translating Research Into Practice study aims to implement patient navigation for patients with breast cancer who are at risk for delays and are seeking care across 6 health systems in Boston, Massachusetts. The authors designed a 10-step protocol outlining procedures and tools that support a systematic assessment for health systems that want to implement breast cancer patient navigation services for patients who are at risk for treatment delays.
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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 | 0,196 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».