Implementing Patient Navigation for Children With CKD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Children with chronic kidney disease (CKD), particularly those who experienced socioeconomic disadvantage, have poorer health and lower quality of life (QoL), partly because of limited access to high-quality care. Patient navigation may improve access to care, self-advocacy, self-management, and emotional well-being. Methods: We conducted a national stakeholder workshop involving 38 participants (4 patients, 1 policy-maker/funder, 22 researchers, and 11 health care professionals) from 7 states or territories in Australia and discussed potential strategies to implement navigation programs in diverse CKD clinical settings. Results: We identified 7 key themes or strategies for implementation. "Securing sustainable funding" was considered necessary for program longevity. Prioritizing the "well-being of navigators" involved protecting their mental health. "Embedding patient navigation within the existing health care system" involved integrating navigators into the multidisciplinary care team. "Encourage robust communication through collaboration" empowered patients and families to make informed, shared decisions. "Targeting the appropriate population and situations" was emphasized to support patients and families during the most difficult phases of their CKD journey. Participants recognized the program's benefits, including improving care delivery fragmentation and "Adapting the model of care" to ensure appropriateness for diverse populations and settings. Conclusion: The navigation program can be adopted, adapted, and scaled-up for implementation to improve care coordination and access to quality care for children with CKD. Key strategies include securing long-term funding, supporting navigator well-being through training and peer support, integrating navigation into health care systems, and maintaining flexibility while preserving core elements.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».