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Enregistrement W4281712886 · doi:10.1186/s12913-022-08140-w

COVID-19 – an opportunity to improve access to primary care through organizational innovations? A qualitative multiple case study in Quebec and Nova Scotia (Canada)

2022· article· en· W4281712886 sur OpenAlexafffundabout
Mylaine Breton, Emily Gard Marshall, Véronique Deslauriers, Mélanie Ann Smithman, Lauren Moritz, Richard Buote, Bobbi Morrison, Erin Christian, Madeleine McKay, Katherine Stringer, Claire Godard‐Sebillotte, Nadia Sourial, Maude Laberge, Adrian MacKenzie, Jennifer E. Isenor, Arnaud Duhoux, Rachelle Ashcroft, Maria Mathews, Benoît Cossette, Catherine Hudon, Beth McDougall, Line Guénette, Rhonda Kirkwood, Michael Green

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensQueen's UniversityCollege of Physicians and Surgeons of OntarioUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill UniversityNova Scotia HospitalNova Scotia Health AuthoritySt. Francis Xavier UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)Public healthThematic analysisNursing researchPandemicMedicineHealth administrationHealth informaticsNursingHealth careQualitative researchFamily medicinePublic relationsPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 catalyzed a rapid and substantial reorganization of primary care, accelerating the spread of existing strategies and fostering a proliferation of innovations. Access to primary care is an essential component of a healthcare system, particularly during a pandemic. We describe organizational innovations aiming to improve access to primary care and related contextual changes during the first 18 months of the COVID-19 pandemic in two Canadian provinces, Quebec and Nova Scotia. METHODS: We conducted a multiple case study based on 63 semi-structured interviews (n = 33 in Quebec, n = 30 in Nova Scotia) conducted between October 2020 and May 2021 and 71 documents from both jurisdictions. We recruited a diverse range of provincial and regional stakeholders (e.g., policy-makers, decision-makers, family physicians, nurses) involved in reorganizing primary care during the COVID-19 pandemic using purposeful sampling (e.g., based on role, region). Interviews were transcribed verbatim and thematic analysis was conducted in NVivo12. Emerging results were discussed by team members to identify salient themes and organized into logic models. RESULTS: We identified and analyzed six organizational innovations. Four of these - centralized public online booking systems, centralized access centers for unattached patients, interim primary care clinics for unattached patients, and a community connector to health and social services for older adults - pre-dated COVID-19 but were accelerated by the pandemic context. The remaining two innovations were created to specifically address pandemic-related needs: COVID-19 hotlines and COVID-dedicated primary healthcare clinics. Innovation spread and proliferation was influenced by several factors, such as a strengthened sense of community amongst providers, decreased patient demand at the beginning of the first wave, renewed policy and provider interest in population-wide access (versus attachment of patients only), suspended performance targets (e.g., continuity ≥80%) in Quebec, modality of care delivery, modified fee codes, and greater regional flexibility to implement tailored innovations. CONCLUSION: COVID-19 accelerated the uptake and creation of organizational innovations to potentially improve access to primary healthcare, removing, at least temporarily, certain longstanding barriers. Many stakeholders believed this reorganization would have positive impacts on access to primary care after the pandemic. Further studies should analyze the effectiveness and sustainability of innovations adapted, developed, and implemented during the COVID-19 pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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