Characteristics and Health Care Use of Patients Attending Virtual Walk-in Clinics in Ontario, Canada: Cross-sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Funding changes in response to the COVID-19 pandemic supported the growth of direct-to-consumer virtual walk-in clinics in several countries. Little is known about patients who attend virtual walk-in clinics or how these clinics contribute to care continuity and subsequent health care use. OBJECTIVE: The objective of the present study was to describe the characteristics and measure the health care use of patients who attended virtual walk-in clinics compared to the general population and a subset that received any virtual family physician visit. METHODS: This was a retrospective, cross-sectional study in Ontario, Canada. Patients who had received a family physician visit at 1 of 13 selected virtual walk-in clinics from April 1 to December 31, 2020, were compared to Ontario residents who had any virtual family physician visit. The main outcome was postvisit health care use. RESULTS: Virtual walk-in patients (n=132,168) had fewer comorbidities and lower previous health care use than Ontarians with any virtual family physician visit. Virtual walk-in patients were also less likely to have a subsequent in-person visit with the same physician (309/132,168, 0.2% vs 704,759/6,412,304, 11%; standardized mean difference [SMD] 0.48), more likely to have a subsequent virtual visit (40,030/132,168, 30.3% vs 1,403,778/6,412,304, 21.9%; SMD 0.19), and twice as likely to have an emergency department visit within 30 days (11,003/132,168, 8.3% vs 262,509/6,412,304, 4.1%; SMD 0.18), an effect that persisted after adjustment and across urban/rural resident groups. CONCLUSIONS: Compared to Ontarians attending any family physician virtual visit, virtual walk-in patients were less likely to have a subsequent in-person physician visit and were more likely to visit the emergency department. These findings will inform policy makers aiming to ensure the integration of virtual visits with longitudinal primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».