A Canadian Perspective on Patient Experience using Virtual Care During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has necessitated a rapid change in the delivery of healthcare around the world. Many facilities have transitioned suitable services to virtual care to reduce the risk of viral transmission and preserve healthcare resources for spikes in COVID-19 cases. Since institutions have rapidly expanded the usage of virtual care beyond its previous confines, investigations are required to ensure that the adapted system is working for patients. While important, clinical and patient-reported outcome data do not provide complete insight into the specific impacts of pandemic-time changes from the patient’s perspective. Therefore, to get a complete picture of these changes, it is also necessary to look at patient experience, which evidence suggests, could be impacted by virtual care in positive ways, but only in specific cases. Thus, it is vital to record pandemic-time patient experiences and analyse how the implementation of virtual visits impacts the delivery of person-centred care. This data should be used to determine how virtual care can be optimally implemented into the Canadian healthcare system after the resolution of the COVID-19 pandemic. Although it is currently unclear how virtual care will be integrated into the post-pandemic landscape, the approach offers benefits to both patients and providers. Canada-wide, longitudinal studies investigating patient experience using virtual care during the COVID-19 pandemic are required in order to ascertain exactly how this novel approach can be leveraged to benefit patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».