Access, relationships, quality and safety (ARQS): a qualitative study to develop an Indigenous-centred understanding of virtual care quality
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among Indigenous peoples in Canada, access to high-quality healthcare remains an important determinant of health. The shift to virtual and remote-based approaches, expedited during the COVID-19 pandemic, influenced the ways in which individuals accessed care and the quality of care received. This study sought to determine which elements are required for effective and sustainable virtual care approaches for delivery of primary care to Indigenous patients and develop quality indicators grounded in Indigenous community and experience. We share a conceptual framework to understand how Indigenous patients access and define high-quality virtual care, grounded in Indigenous patient experiences and worldviews. METHODS: Using principles of patient-oriented research, we grounded this work in social justice and participatory action research. We sought to gain an in-depth understanding of the Indigenous experiences of virtual care and specifically of primary care. This was developed through semistructured interviews with Indigenous patients and Indigenous virtual primary care providers. RESULTS: Thirteen participants were interviewed between 5 August 2021 and 25 October 2021. Using Framework Analysis, we constructed four domains including access, relationships, quality and safety as being primary facets of defining high-quality Indigenous virtual primary care. DISCUSSION: The results presented here indicate that the shift to virtual care, largely seen in response to the COVID-19 pandemic, does not compromise quality of care, nor does it lead to negative patient experiences. Optimal care is possible in virtual settings for some care needs and types of appointments and has the potential to decrease barriers to access and improve patient experiences of safety and quality while facilitating patient/provider relationships. CONCLUSION: In summary, high-quality Indigenous virtual care benefits from attention to patients' experiences of access, relationships, safety and quality with their service providers and healthcare teams.
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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 | 0,040 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle