MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3215543754 · doi:10.21203/rs.3.rs-1093211/v1

COVID-19 – An Opportunity to Improve Access to Primary Care Through Organizational Innovations?

2021· preprint· en· W3215543754 sur OpenAlexafffundabout
Mylaine Breton, Emily Gard Marshall, Mélanie Ann Smithman, Lauren Moritz, Richard Buote, Véronique Deslauriers, Bobbi Morrison, Erin Christian, Madeleine McKay, Katherine Stringer, Claire Godard‐Sebillotte, Nadia Sourial, Maude Laberge, Adrian MacKenzie, Jennifer E. Isenor, Arnaud Duhoux, Rachelle Ashcroft, Maria Mathews, Benoît Cossette, Catherine Hudon, Beth McDougall, Line Guénette, Rhonda Kirkwood, Michael Green

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill UniversityNova Scotia Health AuthoritySt. Francis Xavier UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityQueen's UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)PandemicThematic analysisHealth careBusinessPublic relationsNursingPolitical scienceMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchGeographySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background COVID-19 catalyzed a rapid and substantial reorganization of primary care, accelerating the spread of existing strategies and fostering a proliferation of innovations. Access to primary care is an essential component of a health care system, particularly during a pandemic. We describe organizational innovations aiming to improve access to primary care and related contextual changes, during the first year of the COVID-19 pandemic in two Canadian provinces, Quebec and Nova Scotia.MethodsWe conducted a multiple case studies, based on 63 semi-structured interviews (n=33 in Quebec, n=30 in Nova Scotia) conducted between October 2020 and May 2021 and a review of related internal documents from both jurisdictions. We recruited a diverse range of provincial and regional stakeholders (e.g., policymakers, decision-makers, family physicians, nurses) involved in reorganizing primary care during COVID-19 using purposeful sampling (e.g., based on role, region). Interviews were transcribed verbatim and thematic analysis was conducted in NVivo12. Emerging results were discussed by team members to identify salient themes and organized into logic models.Results We identified and analyzed six organizational innovations. Four of these - centralized public online booking systems, centralized access centers for unattached patients, and interim primary care clinics for unattached patients and community connector to health and social services for older adults – pre-dated COVID-19 but were accelerated by the pandemic context. The remaining two innovations were created to specifically address pandemic-related needs: COVID-19 hotlines and COVID dedicated primary healthcare clinics. Innovation spread and proliferation was influenced by several factors such as a strengthened sense of community amongst providers, decreased patient demand at the beginning of the first wave, renewed policy and provider interest in population-wide access (versus attachment of patients only), suspended performance targets (e.g., continuity ≥80%) in Quebec, in modality of care delivery, modified fee codes, and greater regional flexibility to implement tailored innovations.Conclusion COVID-19 accelerated the uptake and creation of organizational innovations to potentially improve access to primary healthcare, removing, at least temporarily, certain longstanding barriers. Many stakeholders believed this reorganization would have positive impacts on access to primary care after COVID-19. Further studies should analyze the effectiveness and sustainability of innovations adapted, developed, and implemented during the COVID-19 pandemic.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetPrimary Care and Health Outcomes→Travaux en français237 207→