Designs, facilitators, barriers, and lessons learned during the implementation of emergency department led virtual urgent care programs in Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Virtual patient care has seen incredible growth since the beginning of the COVID-19 pandemic. To provide greater access to safe and timely urgent care, in the fall of 2020, the Ministry of Health introduced a pilot program of 14 virtual urgent care (VUC) initiatives across the province of Ontario. The objective of this paper was to describe the overall design, facilitators, barriers, and lessons learned during the implementation of seven emergency department (ED) led VUC pilot programs in Ontario, Canada. Methods: We assembled an expert panel of 13 emergency medicine physicians and researchers with experience leading and implementing local VUC programs. Each VUC program lead was asked to describe their local pilot program, share common facilitators and barriers to adoption of VUC services, and summarize lessons learned for future VUC design and development. Results: Models of care interventions varied across VUC pilot programs related to triage, staffing, technology, and physician remuneration. Common facilitators included local champions to guide program delivery, provincial funding support, and multi-modal marketing and promotions. Common barriers included behaviour change strategies to support adoption of a new service, access to high-quality information technology to support new workflow models that consider privacy, risk, and legal perspectives, and standardized data collection which underpin overall objective impact assessments. Conclusions: These pilot programs were rapidly implemented to support safe access to care and ED diversion of patients with low acuity issues during the COVID-19 pandemic. The heterogeneity of program implementation respects local autonomy yet may present challenges for sustainability efforts and future funding considerations.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle