“It was horrible for that community, but not for the way we had imagined”: A qualitative study of family physicians’ experiences of caring for communities experiencing marginalisation during COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 response required family physicians (FPs) to adapt their practice to minimise transmission risks. Policy guidance to facilitate enacting public health measures has been generic and difficult to apply, particularly for FPs working with communities that experience marginalisation. Our objective was to explore the experiences of FPs serving communities experiencing marginalisation during COVID-19, and the impact the pandemic and pandemic response have had on physicians' ability to provide care. We conducted semi-structured qualitative interviews with FPs from four Canadian regions, October 2020 through June 2021. We employed maximum variation sampling and continued recruitment until we reached saturation. Interviews explored participants' roles/experiences during the pandemic, and the facilitators and barriers they encountered in continuing to support communities experiencing marginalisation throughout. We used a thematic approach to analyse the data. FPs working with communities experiencing marginalisation expressed the need to continue providing in-person care throughout the pandemic, often requiring them to devise innovative adaptations to their clinical settings and practice. Physicians noted the health implications for their patients, particularly where services were limited or deferred, and that pandemic response policies frequently ignored the unique needs of their patient populations. Pandemic-related precautionary measures that sought to minimise viral transmission and prevent overwhelming acute care settings may have undermined pre-existing services and superseded the ongoing harms that are disproportionately experienced by communities experiencing marginalisation. FPs are well placed to support the development of pandemic response plans that appreciate competing risks amongst their communities and must be included in pandemic planning in the future.
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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 | 0,053 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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