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Enregistrement W4404759479 · doi:10.1186/s13063-024-08633-5

Implementation and evaluation of a navigation program for people with cancer in old age and their family caregivers: study protocol for the EU NAVIGATE International Pragmatic Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4404759479 sur OpenAlexaff
Tinne Smets, Lara Pivodic, Rose Miranda, Fien Van Campe, Chelsea Vinckier, Barbara Pesut, Wendy Duggleby, Andrew Davies, Amanda Lavan, Peter May, Bárbara Gomes, Maja de Brito, Vítor Rodrigues, Katarzyna Szczerbińska, Violetta Kijowska, Ilona Barańska, Stefanie De Buyser, Davide Ferraris, Sara Alfieri, Bianca Scacciati, Helen Cheyne, Kenneth Chambaere, Joni Gilissen, Annicka G. M. van der Plas, Roeline H. R. W. Pasman, Bregje D. Onwuteaka‐Philipsen, Lore Decoster, Lise Rosquin, Síofra Hearne, Małgorzata Filipińska, Adrianna Ziuziakowska, Natalia Drapała, Iris Beijer Veenman, Inês Correia, Sónia Silva, Nele Van Den Noortgate, Eline Naert, Charlèss Dupont, Else Gien Statema, Gloria Puurveen, Monica Gandelli, Laura Gangeri, Lieve Van den Block

Notice bibliographique

RevueTrials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Protocol (science)RandomizationPalliative careHealth careNursingFamily medicineGerontologyAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer navigation programs aim to support, educate, and empower patients and families, addressing barriers to diagnostics, treatment, and care. Navigators engage with people to ensure timely access to services and resources. While promising for older people with cancer, these programs are scarce in Europe, and research on their effectiveness and implementation is limited. We describe the protocol of the EU NAVIGATE randomized controlled trial, aimed to evaluate (1) effectiveness and cost-effectiveness of NavCare-EU, an intervention that aims to support older people with cancer throughout their illness trajectory, spanning the continuum of supportive, palliative, and end-of-life care, and (2) the intervention's implementation processes and feasibility of its integration into different health care systems in Europe, contextual barriers and facilitators for effective and sustainable implementation, and mechanisms involved in reaching the outcomes. METHODS: We will conduct a multisite pragmatic fast-track randomized controlled trial with embedded convergent mixed-method process evaluation in Belgium, Ireland, Italy, Netherlands, Poland, and Portugal. The study targets people with cancer and declining health, 70 years or older, and their close family caregivers. The trial compares the NavCare-EU intervention plus standard care with standard care alone. We will perform a baseline measurement prior to randomization and follow-up measurements at 12 weeks, 24 weeks, and 48 weeks in intervention and control group, and an additional measurement at 72 weeks in the control group. Primary outcomes, measured at 24 weeks are (1) the older person's global health status/quality of life, a 2-item subscale from EORTC-QLQ-C30 (revised) measuring health-related quality of life, (2) level of social support measured with Medical Outcomes Study Social Support Survey (MOS-SSS scale). The study will include at least 246 older persons with completed global health status/quality of life at 24 weeks. DISCUSSION: The EU NAVIGATE trial will cross-nationally test the effectiveness and cost-effectiveness of a navigation intervention for older people with cancer and their family caregivers, and its implementation in different health care systems in Europe. As continuity and access to health, social, and community care is a priority for patients and caregivers, the trial is timely and critically needed. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov: identifier NCT06110312 (2023/10/31).

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)0,011
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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