MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4323036786 · doi:10.2196/34341

Model for Achieving a Coordinated Access to Lung Cancer Care in Selected Public Health Facilities in KwaZulu-Natal, South Africa: Protocol for a Qualitative Study

2023· article· en· W4323036786 sur OpenAlexvenueno aff
Buhle Lubuzo, Khumbulani Hlongwana, Themba G. Ginindza

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBristol-Myers SquibbBristol-Myers Squibb Foundation
Mots-clésHealth carePsychological interventionFocus groupThematic analysisMedicinePublic healthNursingQualitative researchFamily medicineBusinessEconomic growthSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Timely delivery of high-quality cancer care to all patients is barely achieved in South Africa and many other low- and middle-income countries, mainly due to poor care coordination and access to care services. After health care visits, many patients leave facilities confused about their diagnosis, prognosis, options for treatment, and the next steps in their care continuum. They often find the health care system disempowering and inaccessible, thereby making access to health care services inequitable, with the resultant outcome of increased cancer mortality rates. OBJECTIVE: The aim of this study is to propose a model for cancer care coordination interventions that can be used to guide and achieve coordinated access to lung cancer care in the selected public health care facilities in KwaZulu-Natal. METHODS: This study will be conducted through a grounded theory design and an activity-based costing approach that will include health care providers, patients, and their caregivers. The study participants will be purposively selected, and a nonprobability sample will be selected based on characteristics, experiences of the health care providers, and the objectives of the study. With the study's objectives in mind, communities in Durban and Pietermaritzburg were selected as study sites, for the study along with the 3 public health facilities that provide cancer diagnosis, treatment, and care in the province. The study involves a range of data collection techniques, namely, in-depth interviews, evidence synthesis reviews, and focus group discussions. A thematic and cost-benefit analysis will be used. RESULTS: This study receives support from the Multinational Lung Cancer Control Program. The study obtained ethics approval and gatekeeper permission from the University's Ethics Committee and the KwaZulu-Natal Provincial Department of Health, as it is being conducted in health facilities in KwaZulu-Natal province. As of January 2023, we had enrolled 50 participants, both health care providers and patients. Dissemination activities will involve community and stakeholder dissemination meetings, publications in peer-reviewed journals, and presentations at regional and international conferences. CONCLUSIONS: This study will provide comprehensive data to inform and empower patients, professionals, policy architects, and related decision makers to manage and improve cancer care coordination. This unique intervention or model will address the multifactorial problem of cancer health disparities. If successful, this study will affect the design and implementation of coordination programs to promote optimal cancer care for underserved patients. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34341.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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 Opus0,793
Tête enseignante GPT0,697
Écart entre enseignants0,095 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetGlobal Cancer Incidence and Screening→Travaux en français237 207→