“What do you mean I can’t have a doctor? this is Canada!” – a qualitative study of the myriad consequences for unattached patients awaiting primary care attachment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient access to primary healthcare (PHC) is the foundation of a strong healthcare system and healthy populations. Attachment to a regular PHC provider, a key to healthcare access, has seen a decline in some jurisdictions. This study explored the consequences of unattachment from a patient perspective, an under-studied phenomenon to date. METHODS: A realist-informed qualitative study was conducted with unattached patients in Nova Scotia, Canada. Semi-structured interviews with nine participants were conducted and transcribed for analysis. The framework method was used to carry out analysis, which was guided by Donabedian's model of assessing healthcare access and quality. RESULTS: Five key findings were noted in this study: 1) Participants experienced a range of consequences from not having a regular PHC provider. Participants used creative strategies to 2) attempt to gain attachment to a regular PHC provider, and, to 3) address their health needs in the absence of a regular PHC provider. 4) Participants experienced negative feelings about themselves and the healthcare system, and 5) stress related to the consequences and added work of being unattached and lost care. CONCLUSIONS: Unattached patients experienced a burden of care related to lost care and managing their own health and related information, due to the download of medical record management and system navigation to them. These findings may underestimate the consequences for further at-risk populations who would not have been included in our recruitment. This may result in poorer health outcomes, which could be mitigated by interventions at the structural level, such as enhanced centralized waitlists to promote attachment. Such waitlists may benefit from a triage approach to appropriately attach patients based on need.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».