Examining virtual visit use during a pandemic and perspectives of primary care providers, patients and caregivers: a mixed-methods research protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction COVID-19 prompted rapid shifts to virtual primary care; however, the secondary implications and ideal applications of this change require further consideration. Patient and public stakeholder input has been bypassed. To integrate virtual care (VC) in what currently appears to be a lengthier battle against COVID-19 and related sequelae, further investigation is needed to support ideal implementation and use. This study aims to describe factors associated with the use of virtual visits in primary care practices, along with more in-depth description of users’ experiences and perspectives. Methods and analysis This study will be conducted in three phases, using a mixed-methods approach and in consultation with community advisors. Phase 1 will analyse data from electronic medical records (EMRs) to characterise the use and users of VC in primary care during the early phase of the COVID-19 pandemic. Analysis will be primarily descriptive; regression modelling will assess associations between patient and provider factors with a virtual visit. In phase 2, we will use an EMR-facilitated process to automate the distribution of patient surveys within an estimated 10 clinics. These surveys aim to describe care experiences, transactional use and perspectives of VC. In phase 3, focus groups with patients, caregivers and primary care clinicians will seek more in-depth exploration of VC regarding accessibility of care, acceptability and perceptions of quality care. Interpretive phenomenological analysis will be used for thematic analysis. The framework method will employ a matrix structure to organise the data and to facilitate comparison, integration and further interpretation. Ethics and dissemination This study has been approved by the University of Manitoba’s Health Research Ethics Board (HS24197). A co-designed dissemination strategy will include reports and infographics to policymakers and the public, manuscripts and presentations to academic and clinician audiences, and contributions to a learning plan for professional development.
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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 | 0,099 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,008 |
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 ».