Rural citizen-patient priorities for healthcare in British Columbia, Canada: findings from a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The challenge of including citizen-patient voices in healthcare planning is exacerbated in rural communities by regional variation in priorities and a historical lack of attention to rural healthcare needs. This paper aims to address this deficit by presenting findings from a mixed methods study to understand rural patient and community priorities for healthcare. METHODS: We conducted a provincial survey of rural citizens-patients across British Columbia, Canada to understand their most pressing healthcare needs, supplemented by semi-structured interviews. Survey and interview participants were asked to articulate, in their own words, their communities' most pressing healthcare needs, to explain the importance of these priorities to their communities, and to offer possible solutions to address these challenges. Open-text survey responses and interview data were analyzed thematically to elicit priorities of the data and their significance to answer the research questions. RESULTS: We received 1,287 survey responses from rural citizens-patients across BC, 1,158 of which were considered complete. We conducted nine telephone interviews with rural citizens-patients. Participants stressed the importance of local access to care, including emergency services, maternity care, seniors care, specialist services and mental health and substance use care. A lack of access to primary care services was the most pronounced gap. Inadequate local health services presented geographic, financial and social barriers to accessing care, led to feelings of vulnerability among rural patients, resulted in treatment avoidance, and deterred community growth. CONCLUSIONS: Two essential prongs of an integration framework for the inclusion of citizen-patient voices in healthcare planning include merging patient priorities with population needs and system-embedded accountability for the inclusion of patient and community priorities.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».