The Feasibility of a Primary Care Based Navigation Service to Support Access to Health and Social Resources: The Access to Resources in the Community (ARC) Model.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We established a patient centric navigation model embedded in primary care (PC) to support access to the broad range of health and social resources; the Access to Resources in the Community (ARC) model. Methods: We evaluated the feasibility of ARC using the rapid cycle evaluations of the intervention processes, patient and PC provider surveys, and navigator log data. PC providers enrolled were asked to refer patients in whom they identified a health and/or social need to the ARC navigator. Results: Participants: 26 family physicians in four practices, and 82 of the 131 patients they referred. ARC was easily integrated in PC practices and was especially valued in the non-interprofessional practices. Patient overall satisfaction was very high (89%). Sixty patients completed the post-intervention surveys, and 33 reported accessing one or more service(s). Conclusion: The ARC Model is an innovative approach to reach and support a broad range of patients access needed resources. The Model is feasible and acceptable to PC providers and patients, and has demonstrated potential for improving patients' access to health and social resources. This study has informed a pragmatic randomized controlled trial to evaluate the ARC navigation to an existing web and telephone navigation service (Ontario 211).
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».