Practice implications and clinical observations: Virtual care for a military/Veteran population during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
TRANSITION TO VIRTUAL CAREIn late March 2020, as the COVID-19 pandemic rapidly took hold of daily life in Canada, St. Joseph's Health Care London's Operational Stress Injury (OSI) Clinic, operating out of London, Hamilton, and Toronto, Ontario, rapidly moved to provide virtual services.Th e clinic is federally funded by Veterans Aff airs Canada (VAC) to provide assessment and treatment to Canadian Armed Forces (CAF) and Royal Canadian Mounted Police (RCMP) personnel and Veterans as well as their families, and is part of the larger OSI Clinic Network.In order to minimize the impact on patient care, the OSI Clinic leadership team, as well as the larger organizational leadership, quickly developed processes for transforming the face-to-face care to which clinicians and patients have long been accustomed to virtual care.Months later, clinicians and patients are growing more comfortable with virtual care in the same way we have all learned to navigate physical distancing and other facets of the "new normal."At this phase in the pandemic response, I had the opportunity to refl ect upon practice implications of transitioning to virtual care, and my personal observations of treating the military/Veteran population during this extraordinary time, which is considered best practice.1 PRACTICE IMPLICATIONS FOR VIRTUAL PSYCHOTHERAPYAs regulated health professionals, reviewing limits of confi dentiality and safeguarding privacy are standard practices within the clinic walls.With a transition to virtual care, it became clear new permutations of these ethical cornerstones were necessary.For example, the confi dentiality inherent in face-to-face communication
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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 | 0,014 | 0,082 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».