Virtual Healthcare in Rural and Remote Settings: A Qualitative Study of Canadian Rural Family Physicians’ Experiences during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper aims to explore the experiences of rural family physicians using virtual healthcare in their clinical practice during the COVID-19 pandemic in Canada. DESIGN: A community-based participatory approach. SETTING: Rural and remote communities in Canada. PARTICIPANTS: Thirteen rural family physicians with at least one year of clinical experience. RESULTS: The data illustrate significant issues associated with virtual healthcare in rural healthcare. The adoption of virtual healthcare has been expressed to pose a harsh polarity; the benefit conferred to rural family physicians with the opportunity to have flexible working hours and work at home while interacting with family members is starkly contrasted with the struggles of insufficient financial support to facilitate setting up virtual healthcare for rural physicians, unreliable technological infrastructure, and inadequate technological resources, which are all exacerbated by the lack of adequate health literacy in rural communities. Results were compiled into five major categories underpinning the lived experiences of rural family physicians: 1-potential trade-off between convenience and quality of care; 2-work-family boundaries; 3-patient-doctor communication; 4-technology as barrier or enabler; 5-increased call duration. CONCLUSION: The differing trends assessed in the findings illustrate the complications faced in providing virtual healthcare, which resonates with the experiences and views of rural physicians. The findings of this study may guide the development of tailored technologies that adjust for the complexity of administering virtual healthcare in rural communities.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».