The Value of the Nurse Navigator in Complex Cancer Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Many Canadians experience challenges navigating the healthcare system during their cancer care. Nurse navigators are uniquely positioned to support patients with their clinical expertise in oncology and patient care, but they have not been widely implemented. This study aimed to examine the impact of nurse navigators and barriers to successful implementation of a nurse navigator program. Methods: MEDLINE, EMBASE, and Web of Science databases were searched for articles examining the role of nurse navigators in cancer care. The data was extracted on study design, patient characteristics, nurse navigators’ responsibilities, outcomes, barriers to success, and recommendations for implementing nurse navigator programs. Content analysis was used to identify common themes. Results: Of 1787 articles identified, 44 articles met the inclusion criteria and underwent data extraction. Nurse navigator responsibilities included patient education, psychosocial support, clinical assessment, care coordination, patient advocacy, and improving workflows. Most studies reported significant benefits from nurse navigator programs, including patient-centered care, satisfaction with the healthcare system, reduced patient distress, healthcare provider support, and enhanced patient monitoring. Barriers included a lack of understanding of the role, overwhelmed nurse navigators, and inefficient healthcare system workflows. Recommendations for future nurse navigator programs include providing personalized support to patients, encouraging integrated healthcare teams, and permanent funding. Conclusions: Nurse navigator programs improve cancer patients’ experiences and the efficiency of cancer care delivery. Implementation necessitates integration into the healthcare team and longitudinal financial and professional support of nurse navigators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».