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Enregistrement W4390945142 · doi:10.5334/ijic.icic23056

EU NAVIGATE: Developing a European navigation intervention for older people with cancer and their family caregivers

2023· article· en· W4390945142 sur OpenAlexaboutno aff
Tinne Smets, Kenneth Chambaere, Rose Miranda, Lara Pivodic, Anneleen Caluwaerts, Chelsea Vinckier, Fien Van Campe, Lieve Van den Block

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Palliative careNursingFamily caregiversHealth careEuropean unionMedicinePsychologyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Most people who have cancer are older people, and this affects millions of Europeans yearly. Integrating high-quality, equitable, and cost-effective care across the continuum of supportive, palliative, end-of-life, and survivorship care for both patients and family caregivers is highly relevant from a healthcare, prevention, and economic perspective. Aims: EU NAVIGATE is an interdisciplinary, cross-country, and intersectoral project funded by the European Union and aiming to evaluate the effectiveness and cost-effectiveness of a patient and family navigation intervention (NavCare-EU) for older people with cancer and their family caregivers in different healthcare systems in Europe. It focuses on reaching underserved individuals, supporting and empowering them to access their own networks and available resources within their community. As the first step, the existing and promising Canadian Nav-Care intervention from will be adapted, contextualized, standardized and pilot-tested across six European countries. Concept and methods and anticipated results: NavCare-EU is a person- and family-centered non-pharmacological intervention in which volunteer navigators collaborate with patients and families to facilitate timely and equitable access to health and social care services and resources as needed. The Nav-CARE intervention involves a navigation model, including international blended training, and various tools to support navigators. We will share the model, different roles involved and training packages. Following the ADAPT guidance, the Nav-Care intervention will be translated and adapted in close collaboration with Local Adaptation Teams diverse users, and other stakeholders (according to principles of Patient and Public Involvement). To contextualize the original intervention, we follow the extended Normalization Process Theory. An International Oversight Group will safeguard the original intervention’s integrity and key components using the Model for Adaptation Design and Impact (MADI) to guide decision-making around the design of adaptations. The feasibility of the Nav-CARE intervention within local settings will be reviewed across countries in a pilot study to understand the practicalities of implementation, maximize feasibility, and troubleshoot issues that arise during implementation. Effectiveness and cost-effectiveness will be evaluated through an international pragmatic randomized controlled trial. Impact: The EU NAVIGATE will shift the state of the art of cancer care in Europe by providing an innovative solution to the complex care needs experienced by older cancer patients and their families. we pay particular attention to local healthcare contexts to ensure optimal implementation. We will present the final program ready for testing at the conference.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

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