Accessing hemodialysis clinics during the COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transportation is a key element of access to healthcare. The COVID-19 pandemic posed unique and unforeseen challenges to patients receiving hemodialysis who rely on three times weekly transportation to receive their life-saving treatments, but there is little data on the problems they faced. This study explores the attitudes, fears, and concerns of hemodialysis patients during the pandemic with a focus on their travel to/from dialysis treatments. A mixed methods travel survey was distributed to hemodialysis patients from three urban centers in Montréal, Canada, during the pandemic (n = 43). The survey included closed questions that were analysed through descriptive statistics as well as open-ended questions that were assessed through thematic analysis. Descriptive statistics show that hemodialysis patients are more fearful of contracting COVID-19 in transit than they are at the treatment center. Patients taking paratransit, public transportation, and taxis are more fearful of COVID-19 while traveling than those who drive, who are driven, or who walk to the clinic. In the open-ended questions, patients reported struggling with confusing COVID-19 protocols in public transport, including conflicting information on whether paratransit taxis allowed one or multiple passengers. Paratransit was the most used travel mode to access treatment (n = 30), with problems identified in the open-ended questions, such as long and unreliable pickup windows, and extended travel times. To limit COVID-19 exposure and stress for paratransit users, agencies should consider sitting one patient per paratransit taxi, clearly communicating COVID-19 protocols online and in the vehicles, and tracking vehicles for more efficient pickups.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle