A comparison of the COVID-19 response for urban underserved patients experiencing healthcare transitions in three Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic and response has highlighted existing strengths within the system of care for urban underserved populations, but also many fault lines, in particular during care transitions. The objectives of this study were to describe COVID-19 response policies for urban underserved populations in three Canadian cities; examine how these policies impact continuity of care for urban underserved populations; determine whether and how urban underserved community members were engaged in policy processes; and develop policy and operational recommendations for optimizing continuity of care for urban underserved populations during public health crises. METHODS: Using Walt & Gilson's Policy Triangle framework as a conceptual guide, 237 policy and media documents were retrieved. Five complementary virtual group interview sessions were held with 22 front-line and lived-experience key informants to capture less well-documented policy responses and experiences. Documents and interview transcripts were analyzed inductively for policy content, context, actors, and processes involved in the pandemic response. RESULTS: Available documents suggest little focus on care continuity for urban underserved populations during the pandemic, despite public health measures having disproportionately negative impacts on their care. Policy responses were largely reactive and temporary, and community members were rarely involved. However, a number of community-based initiatives were developed in response to policy gaps. Promising practices emerged, including examples of new multi-level and multi-sector collaboration. CONCLUSION: The pandemic response has exposed inequities for urban underserved populations experiencing care transitions; however, it has also exposed system strengths and opportunities for improvement to inform future policy direction.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».