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Enregistrement W4315777275 · doi:10.1186/s12913-023-09028-z

Disruptions of sexually transmitted and blood borne infections testing services during the COVID-19 pandemic: accounts of service providers in Ontario, Canada

2023· article· en· W4315777275 sur OpenAlexafffundabout
Heeho Ryu, Ezra Blaque, Mackenzie Stewart, Praney Anand, Oralia Gómez-Ramírez, Kinnon R. MacKinnon, Catherine Worthington, Mark Gilbert, Daniel Grace

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHIV Legal NetworkPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaYork UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineReproductive healthPublic healthPsychological interventionPandemicService providerFocus groupNursingFamily medicineNursing researchHealth administrationHealth informaticsQualitative researchHealth careService (business)PopulationEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the onset of the COVID-19 pandemic in March 2020 in Canada, the availability of sexual health services including sexually transmitted and blood-borne infection (STBBI) testing has been negatively impacted in the province of Ontario due to their designation as "non-essential" health services. As a result, many individuals wanting to access sexual healthcare continued to have unmet sexual health needs throughout the pandemic. In response to this, sexual health service providers have adopted alternative models of testing, such as virtual interventions and self-sampling/testing. Our objective was to investigate service providers' experiences of disruptions to STBBI testing during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada, and their acceptability of alternative testing services. METHODS: Between October 2020-February 2021, we conducted semi-structured virtual focus groups (3) and in-depth interviews (11) with a diverse group of sexual health service providers (n = 18) including frontline workers, public health workers, sexual health nurses, physicians, and sexual health educators across Ontario. As part of a larger community-based research study, data collection and analysis were led by three Peer Researchers and a Community Advisory Board was consulted throughout the research process. Transcripts were transcribed verbatim and analysed with NVivo software following grounded theory. RESULTS: Service providers identified the reallocation of public health resources and staff toward COVID-19 management, and closures, reduced hours, and lower in-person capacities at sexual health clinics as the causes for a sharp decline in access to sexual health testing services. Virtual and self-sampling interventions for STBBI testing were adopted to increase service capacity while reducing risks of COVID-19 transmission. Participants suggested that alternative models of testing were more convenient, accessible, safe, comfortable, cost-effective, and less onerous compared to traditional clinic-based models, and that they helped fill the gaps in testing caused by the pandemic. CONCLUSIONS: Acceptability of virtual and self-sampling interventions for STBBI testing was high among service providers, and their lived experiences of implementing such services demonstrated their feasibility in the context of Ontario. There is a need to approach sexual health services as an essential part of healthcare and to sustain sexual health services that meet the needs of diverse individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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