Exploring the Delivery of Healthcare in the Police Detention Center Through Remote Presence Technology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is overwhelming evidence to support the delivery of high-quality health service at a lower cost with the use of advanced technologies. Implementing remote presence technology to expand clinical care has been fraught with barriers that limit interprofessional collaboration and optimal client outcomes. In Canada, government ministries responsible for correctional services, policing, and health are well positioned to link federal, provincial, and regional services to enhance service delivery at the point of care for individuals detained within the justice system. Using remote presence technology to link the detention center with relevant health services such as the emergency room has the potential to open up a new care pathway. RESEARCH QUESTION: The key research question was how a new intervention pathway for individuals detained in police service detention centers could be implemented. RESEARCH DESIGN: Utilizing an exploratory qualitative research design, interviews were undertaken with 12 police service and six healthcare participants. Data were transcribed and thematically analyzed. FINDINGS: Four main themes emerged and included role conflict, risk management, resource management, and access to services. A number of collaborative learning partnerships were identified by the participants. IMPLICATIONS: These themes reveal important facilitators and barriers to attending to the health needs of detainees within the police detention center through the utilization of remote presence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».