Sociodemographic Differences in Patient Experience with Primary Care during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Context: The COVID-19 pandemic has changed the way health care is delivered with significant increases in the use of virtual care. This has raised concerns about possible negative effects on patient experience and access for marginalized populations. Objective: The project aimed to understand patient experience in primary care during the COVID-19 pandemic differed by patient sociodemographic characteristics, particularly related to care seeking behaviors and use, comfort, and views of virtual care. Study Design and Analysis: Cross-sectional survey conducted between May and June 2000. We used chi-squared tests to compare responses by patient sociodemographic characteristics. Setting or Dataset: Thirteen family medicine clinics associated with the University of Toronto. Population Studied: All primary care patients with a valid email address on file and a date of birth during the months of March, April or May. Intervention/Instrument: An anonymous web-based survey emailed to patients. Outcome Measures: Access including the proportion of patients who reported seeking urgent care and the timeliness of the urgent appointment. Virtual care experience including the proportion of patients who used various modalities, their comfort levels with it and whether they wanted it to continue post-pandemic. Results: In total, 7482 participants responded to the survey. Most respondents received care during the study period (68%). Those who reported trouble making ends meet and those with lower self-rated health were more likely to report seeking urgent care, but less likely to report receiving a timely appointment. Patients were generally comfortable with phone (92%), video (95%) and email or secure messaging (91%) but those who reported difficulty making ends meet, poor or fair health and arriving in Canada in the last 10 years, were less comfortable with digital modalities and less interested in these options being available into the future as part of their care. Conclusion: Our study suggests that newcomers, those with a lower income, and those reporting lower health have a stronger preference and comfort for in-person primary care. Further research should explore potential barriers to virtual care and equitable access and how these can be addressed.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».