Delays, Delays, Delays” – Family Physicians’ Experiences Managing Patients and Accessing Specialists During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Context: Historically, Canadians experience long wait times for specialist referrals. During the COVID-19 pandemic, many specialist services were suspended to reduce virus transmission and redeploy physicians. Little has been reported on family physicians’ (FPs’) perspectives and experiences accessing specialists during the pandemic and implications for practice. Objective: To understand FPs’ experiences accessing specialists during the COVID-19 pandemic. Study design and analysis: A qualitative, multiple case study was conducted. Relevant data (i.e., pertaining to specialists) were thematically analyzed. Setting: Four Canadian jurisdictions (Vancouver Coastal Health region, British Columbia; Southwestern Ontario; the province of Nova Scotia; and Eastern Health region of Newfoundland and Labrador). Population studied: FPs who were practicing in Canada during the COVID-19 pandemic. Instrument: Semi-structured exploratory qualitative interviews. Outcome measures: Perspectives from FPs on accessing specialists during the COVID-19 pandemic. Results: Thirty-nine of 68 FP interviewees described experiences accessing specialists during the pandemic. Findings were organized according to the CanMEDS competency framework. This framework describes competencies held by FPs and, by organizing identified themes by this framework, we illustrate how FPs applied these competencies during the pandemic. Themes included: 1) collaborator: barriers and enabler to accessing specialists, opportunities for greater collaboration, and conflict between specialists and FPs; 2) medical expert: working beyond typical scope to manage patients in lieu of specialist appointments; 3) health advocate: identifying patient needs and advocating for them to be seen by specialists; 4) communicator: explaining changes to patients and managing patient frustration; 5) scholar: integrating best practices and contributing to research; 6) professional: applying best practices and identifying issues of FP wellness; 7) leader: suggesting improvements to challenges exacerbated by the pandemic. Conclusion: The COVID-19 pandemic exacerbated existing challenges in primary healthcare. Although there were challenges associated with the lack of access to specialists, and FPs took on additional work to address access challenges, there were also opportunities for greater collaboration and innovation.
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 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 | 0,016 |
| 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 | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».