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Enregistrement W3010187466 · doi:10.1186/s12913-020-4916-1

Improving delivery of care in rural emergency departments: a qualitative pilot study mobilizing health professionals, decision-makers and citizens in Baie-Saint-Paul and the Magdalen Islands, Québec, Canada

2020· article· en· W3010187466 sur OpenAlexaffabout
Richard Fleet, Catherine Turgeon-Pelchat, Mélanie Ann Smithman, Hassane Alami, Jean‐Paul Fortin, Julien Poitras, Jean Ouellet, Jocelyn Gravel, Marie-Pierre Renaud, Gilles Dupuis, France Légaré

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de SherbrookeCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-Appalache
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth administrationNursing researchHealth informaticsMedicinePublic healthSAINTHealth services researchNursingHealth careMedical emergencyFamily medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emergency departments (EDs) in rural and remote areas face challenges in delivering accessible, high quality and efficient services. The objective of this pilot study was to test the feasibility and relevance of the selected approach and to explore challenges and solutions to improve delivery of care in selected EDs. METHODS: We conducted an exploratory multiple case study in two rural EDs in Québec, Canada. A survey filled out by the head nurse for each ED provided a descriptive statistical portrait. Semi-structured interviews were conducted with ED health professionals, decision-makers and citizens (n = 68) and analyzed inductively and thematically. RESULTS: The two EDs differed with regards to number of annual visits, inter-facility transfers and wait time. Stakeholders stressed the influence of context on ED challenges and solutions, related to: 1) governance and management (e.g. lack of representation, poor efficiency, ill-adapted standards); 2) health services organization (e.g. limited access to primary healthcare and long-term care, challenges with transfers); 3) resources (e.g. lack of infrastructure, limited access to specialists, difficult staff recruitment/retention); 4) and professional practice (e.g. isolation, large scope, maintaining competencies with low case volumes, need for continuing education, teamwork and protocols). There was a general agreement between stakeholder groups. CONCLUSIONS: Our findings show the feasibility and relevance of mobilizing stakeholders to identify context-specific challenges and solutions. It confirms the importance of undertaking a larger study to improve the delivery of care in rural EDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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