Insights from a Patient-Centered Lung Cancer Navigation Program in a Low-Resource Community
Notice bibliographique
Résumé
Barriers to cancer care, including transportation and Internet insecurity, are of special concern in low-resource communities. A patient-centered, telehealth-based, barrier-focused lay navigator program may mitigate such barriers. We share insights from a quality improvement project wherein we developed and delivered a lay navigator program in a low-resource community in the Mojave Desert. We identified 68 patients scheduled for lung cancer detection/management at our institution, 55 of whom completed a barrier assessment, enrolled in the program, and could be evaluated. Participants were predominantly older (76%), White (84%), had a cancer diagnosis at enrollment (69%), and lived in socioeconomically disadvantaged neighborhoods. Thirty-three (60%) patients had ≥1 barrier, the most common being transportation (31%), Internet (24%), and financial (24%) concerns. These barriers were more frequent among patients with a lung cancer diagnosis at enrollment. Crisis-focused and after-hours encounters were more frequently initiated by older and advanced cancer patients. Transportation and Internet concerns were significantly associated with missed appointment rates. While the scope of our findings is limited, the delivery of a telehealth-based, barrier-focused lay lung navigator program in this low-resource setting was feasible. Neighborhood context and barrier resource planning are important for the implementation of similar programs within our institution's clinical practice network.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».