Enabling Personalized Needs-Based Cancer Patient Navigation Using a Caring Life-Course Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evidence suggests that patient navigation can help address ongoing barriers to accessing timely, appropriate, and quality cancer care. Patient navigation interventions include education, logistical, social, and emotional support, facilitating referrals, care coordination, patient advocacy, and enabling self-management. We propose that a person-centered approach to cancer patient navigation could be strengthened by the Caring Life-Course Theory (CLCT). METHODS: This discussion paper draws on relevant evidence, policy, and theory to propose a way of considering patient navigation service provision reflective of personal biographies, lived experiences, social networks, and broader structural, community, and healthcare contexts. RESULTS: A CLCT-informed, personalized, needs-based patient navigation program in cancer care would facilitate a wider range of patient-centered choices and optimize self-management and self-care by integrating biographical inquiry and care networks, thus improving the delivery and personalization of navigation services. Enhanced technology should be used to support a dynamic approach to patient navigation and develop biographically informed assessment tools and care plans that triage patients to different levels of navigation according to patient needs, self-care abilities, and capacity. CONCLUSIONS: We propose that a person-centered, needs-based approach to patient navigation can be informed by the CLCT, taking into consideration the holistic needs of people affected by cancer and developing approaches to optimize self-management and self-care in relation to these needs. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE: Cancer nurses, as holistic care providers, are well-positioned to lead the development and delivery of biographically and social network-informed navigation needs, assessments, and structured patient navigation services.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».