News Article Portrayal of Virtual Care for Health Care Delivery in the First 7 Months of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The onset of the 2020 coronavirus pandemic resulted in rapid implementation of virtual care solutions at an unprecedented pace. The news media, as a trusted source for many Canadians, plays a vital role during emergencies by reporting on changes in health care protocols, policies, and technologies. This article presents the results of a qualitative analysis of Canadian news articles between February and August of 2020 to identify critical themes with respect to virtual care. Methods: A full-text search of the database Canadian Newsstream resulted in 1542 articles (708 duplicates), of which 294 articles were included in the final analysis. Inductive analysis was used to generate themes and identify voices, contradictions, and tensions in the articles. Results: Analysis generated four themes: coronavirus disease (COVID-19) as a catalyst for virtual care, safety and protection, economic impacts, and telehealth as a model of care. Media portrayals represented some voices (e.g., physicians) while limiting others (e.g., patients), reflected some contradictory messaging with respect to safety and protection, and raised key issues and concerns about virtual health care delivery during the first 7 months of COVID-19. Conclusions: Our findings of successful and rapid uptake, uses and concerns around funding, and privacy and virtual care adoption reported in the news media can be used to inform longer term implementation and sustainability. Policy makers could benefit from crafting messages that balance information and reassurance. Public/patient perspectives, which were largely missing from news media, are needed to gauge receptivity and sustainability.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».