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Enregistrement W4403518708 · doi:10.1177/26323524241288873

Adapting, implementing and evaluating a navigation intervention for older people with cancer and their family caregivers in six countries in Europe: the Horizon Europe-funded EU NAVIGATE project

2024· article· en· W4403518708 sur OpenAlexaffabout
Rose Miranda, Tinne Smets, Lara Pivodic, Kenneth Chambaere, Barbara Pesut, Wendy Duggleby, Bregje D. Onwuteaka‐Philipsen, Bárbara Gomes, Peter May, Katarzyna Szczerbińska, Andrew Davies, Davide Ferraris, H. Roeline W. Pasman, Maja de Brito, Ilona Barańska, Laura Gangeri, Lieve Van den Block, Salvatore Alfieri, Kelly Ashford, Iris Beijer Veenman, Lore Decoster, Natalia Drapała, Helen Cheyne, C. Dupont, Małgorzata Filipińska, Monica Gandelli, Sean Hearne, Violetta Kijowska, Amanda Lavan, Michael A. McDonnell, Eline Naert, G Purveen, Vítor Rodrigues, Lise Rosquin, Bianca Scacciati, Sónia Silva, HE Statema, Fien Van Campe, Afke van de Plas, N Van Den Noortgate, Chelsea Vinckier, Adrianna Ziuziakowska

Notice bibliographique

RevuePalliative Care and Social Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of AlbertaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Innovation CouncilFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésIntervention (counseling)HorizonBusinessPolitical sciencePsychologyGerontologyEconomic growthMedicineNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Navigation interventions could support, educate and empower older people with cancer and/or their family caregivers by addressing barriers and ensuring timely access to needed services and resources throughout the continuum of supportive, palliative and end-of-life care. Objectives: European Union (EU) NAVIGATE is an interdisciplinary and cross-country Horizon Europe-funded project (2022-2027) aiming to evaluate the effectiveness, cost-effectiveness and implementation of a navigation intervention for older people with cancer and their family caregivers in Europe. EU NAVIGATE aims to advance the evidence on cancer patient navigation in Europe. Design: Adaptation, implementation and evaluation of a navigation intervention with an international pragmatic randomized controlled trial (RCT) and embedded mixed-method process evaluation at its core. A logic model guides dissemination and impact-generating strategies. EU NAVIGATE involves six experienced EU academic partners; one EU national cancer league with their affiliated academic partner; three EU dissemination partners; and a Canadian partner. Methods: ) volunteer programme to healthcare contexts in Belgium, Ireland, Italy, the Netherlands, Poland and Portugal following the new ADAPT guidance. Nav-CARE was developed over the past 15 years and supports people with declining health and their families to improve their quality of life and well-being, foster empowerment and facilitate timely and equitable access to healthcare and social services. In EU NAVIGATE, the navigation intervention is being provided by trained and mentored social workers in Poland and by trained and mentored volunteers in the other five countries. Via a pragmatic RCT with process evaluation, we implement and evaluate the navigation intervention to study its impact on older people with cancer and their family caregivers. We also aim to understand its cost-effectiveness, how to optimally implement it in different countries, and its differential effects in patient subgroups. We will also map existing cancer navigation interventions in Europe, the United States and Canada to position EU NAVIGATE within the field of navigation interventions worldwide. Conclusion: EU NAVIGATE aims to deliver high-quality evidence on a navigation intervention for older people with cancer in Europe and to develop practice and policy recommendations for sustainable implementation of navigation interventions in Europe and beyond.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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