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Enregistrement W4280593421 · doi:10.1136/bmjopen-2021-056868

Sociodemographic differences in patient experience with primary care during COVID-19: results from a cross-sectional survey in Ontario, Canada

2022· article· en· W4280593421 sur OpenAlexaffabout
Payal Agarwal, Ri Wang, Christopher Meaney, Sakina Walji, Ali Damji, Navsheer Gill, Gina Yip, Debbie Elman, Tiffany Florindo, Susanna Fung, Melissa Witty, Thuy-Nga Pham, Noor Ramji, Tara Kiran

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensBarrie Urology GroupThe Scarborough HospitalNorth York General HospitalSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreMarkham Stouffville HospitalSouthlake Regional Health CenterHealth Sciences CentreEast Wellington Family Health TeamWomen's College HospitalCredit Valley HospitalTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicinePhoneFamily medicinePandemicHealth carePrimary carePreferencePublic healthTelemedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose We sought to understand patients’ care-seeking behaviours early in the pandemic, their use and views of different virtual care modalities, and whether these differed by sociodemographic factors. Methods We conducted a multisite cross-sectional patient experience survey at 13 academic primary care teaching practices between May and June 2020. An anonymised link to an electronic survey was sent to a subset of patients with a valid email address on file; sampling was based on birth month. For each question, the proportion of respondents who selected each response was calculated, followed by a comparison by sociodemographic characteristics using χ 2 tests. Results In total, 7532 participants responded to the survey. Most received care from their primary care clinic during the pandemic (67.7%, 5068/7482), the majority via phone (82.5%, 4195/5086). Among those who received care, 30.53% (1509/4943) stated that they delayed seeking care because of the pandemic. Most participants reported a high degree of comfort with phone (92.4%, 3824/4139), video (95.2%, 238/250) and email or messaging (91.3%, 794/870). However, those reporting difficulty making ends meet, poor or fair health and arriving in Canada in the last 10 years reported lower levels of comfort with virtual care and fewer wanted their practice to continue offering virtual options after the pandemic. Conclusions Our study suggests that newcomers, people living with a lower income and those reporting poor or fair health have a stronger preference and comfort for in-person primary care. Further research should explore potential barriers to virtual care and how these could be addressed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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