Key informants’ perspectives on integrating community health workers into palliative care teams
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Disparities in access to palliative care persist, particularly among underserved populations. We elicited recommendations for integrating community health workers (CHWs) into clinical care teams, by exploring perspectives on potential barriers and facilitators, ultimately aiming to facilitate equitable access to palliative care. Materials and Methods: Twenty-five stakeholders were recruited for semi-structured interviews through purposive snowball sampling at three enrollment sites in the USA. Interviews were conducted to understand perspectives on the implementation of a CHW palliative care intervention for African American patients with advanced cancer. After transcription, primary and secondary coding were conducted. Framework analysis was utilized to refine the data, clarify themes, and generate recommendations for integrating CHWs into palliative care teams. Results: Our sample comprised 25 key informants, including 6 palliative care providers, 6 oncologists, 5 cancer center leaders, 2 cancer care navigators, and 6 CHWs. Thematic analysis revealed five domains of recommendations: (1) increasing awareness and understanding of the CHW role, (2) improving communication and collaboration, (3) ensuring access to resources, (4) enhancing CHW training, and (5) ensuring leadership support for integration. Informants shared barriers, facilitators, and recommendations within each domain based on their experiences. Conclusion: Barriers to CHW integration within palliative care teams included limited awareness of the CHW role and inadequate training opportunities, alongside practical and logistical challenges. Conversely, promoting CHW engagement, providing adequate training, and ensuring support from leadership have the potential to aid integration.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».