Nurse Navigation and the Transition to Cancer Survivorship: A Review of Determinants Essential to
Bibliographic record
Abstract
Les programmes d’infirmières-pivots occupent une place de plus en plus importante dans le domaine de la cancérologie. Comme nouveau domaine, l’application d’intervenants-pivots engage les infirmières et les professionnels de la santé assistant les patients à surmonter les obstacles qu’ils rencontrent avec le cancer tout au long de la vie. Le concept de navigation des patients par un intervenant-pivot est en train de s’étendre pour se concentrer davantage sur la survie après le cancer, décrite comme étant la période qui suit un traitement actif du cancer et pendant laquelle les patients se heurtent souvent à des obstacles qui influent sur leurs soins et leur qualité de vie. Grâce aux compétences et modalités d’inter- vention spécifiques, notamment par l’éducation, la communication et la coordination, les intervenants-pivots sont en mesure de contribuer à la réduction des disparités telles que les lacunes en matière de connaissance et communication, et ainsi facilitent l’accès optimal aux soins des survivants du cancer. L'accès aux soins de santé est un déterminant important de la santé au Canada. Ces programmes d’intervention axés sur la survie après le cancer incorporent les services de soins de santé, permettant ainsi aux patients atteints du cancer de surmonter les obstacles et d’améliorer leur état de santé. La présente analyse examinera les origines du domaine de pratique de l’infirmière-pivot, soulignera les compétences d’un intervenant-pivot qui sont essentielles à la réussite de ce programme, et révélera
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".