Characteristics and healthcare use of patients attending virtual walk-in clinics: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Importance Virtual walk-in clinics have proliferated since the onset of COVID-19. Yet, little is known about those who participate in this care model, and how virtual walk-in clinics contribute to care continuity and patient healthcare utilization. Objectives To describe the characteristics and healthcare use of patients using virtual walk-in clinics compared to the general population, and a subset that received any virtual family physician visit. Design This was a retrospective, population-based, cross-sectional study. Setting Ontario, Canada’s most populous province. Participants Patients who had received at least one family physician visit at one of 13 virtual walk-in clinics from April 1 st to December 31 st , 2020. They were compared to Ontario residents who had any virtual family physician visit in the same time period. Main Outcome(s) and Measure(s) Patient characteristics and 30-day post-visit healthcare utilization. Results Virtual walk-in patients (N=132,168) had fewer comorbidities and lower previous healthcare utilization than Ontarians with any virtual visit. Less than 0.1% of virtual walk-in visits were with a patient’s own family physician. Compared to Ontarians having any virtual family physician visit, virtual walk-in patients were significantly less likely to have a subsequent in-person visit with the same physician (0.2% vs. 11.0%, SMD = 0.48), more likely to have a subsequent virtual visit (30.3% vs. 21.9%, SMD = 0.19), and twice as likely to have an emergency department visit within 30 days (8.3% vs. 4.1%, SMD = 0.18), an effect that persisted after adjustment and across rurality groups: large urban (aOR 2.26; 95% CI 2.08-2.45), small urban (aOR 2.08; 95% CI 1.99-2.18), and rural (aOR 1.87; 95% CI 1.69-2.07). Conclusions and Relevance Compared to Ontarians attending any family physician virtual visit, virtual walk-in patients were less likely to have a subsequent in-person physician visit, but were more likely to visit the emergency department. Low continuity and the lack of physical examination may be contributing to increased emergency department utilization for virtual walk-in clinic patients.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».