Access to health services in Western Newfoundland, Canada: Issues, barriers and recommendations emerging from a community-engaged research project
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates that people living in rural and remote areas of Canada face challenges to accessing health services. This article reports on a community-engaged research project conducted by investigators at Memorial University of Newfoundland in collaboration with the Rural Secretariat Regional Councils and Regional Partnership Planners for the Corner Brook–Rocky Harbour and Stephenville–Port aux Basques Rural Secretariat Regions of Newfoundland and Labrador. The aim of this research was to gather information on barriers to accessing health services, to identify solutions to health services’ access issues and to inform policy advice to government on enhancing access to health services. Data was collected through: (1) targeted distribution of a survey to communities throughout the region, and (2) informal ‘kitchen table’ discussions to discuss health services’ access issues. A total of 1049 surveys were collected and 10 kitchen table discussions were held. Overall, the main barriers to care listed in the survey included long wait times, services not available in the area and services not available at time required. Other barriers noted by survey respondents included transportation problems, financial concerns, no medical insurance coverage, distance to travel and weather conditions. Some respondents reported poorer access to maternal/child health and breast and cervical screening services and a lack of access to general practitioners, pharmacy services, dentists and nurse practitioners. Recommendations that emerged from this research included improving the recruitment of rural physicians, exploring the use of nurse practitioners, assisting individuals with travel costs, developing specialist outreach services, increasing use of telehealth services and initiating additional rural and remote health research.Keywords: rural, remote, healthcare, health services, social determinants of health
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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 | 0,093 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,021 |
| 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 ».