Real-Time Virtual Support as an Emergency Department Strategy for Rural, Remote, and Indigenous Communities in British Columbia: Descriptive Case Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND British Columbia has over 200 rural, remote, and Indigenous communities that have limited health care resources due to physician isolation, sparsity in clinical resources, the lack of collegial support, and provider burnout. Real-time virtual support (RTVS) peer-to-peer pathways provide support to patients and providers. Amid the COVID-19 pandemic exacerbating existing health care disparities and equitable access to timely care, RTVS presents a portable and additional opportunity to be deployed in a hospital or patient home setting in rural communities. We highlight the story of the Rural Urgent Doctor in-aid (RUDi) pathway within RTVS that successfully supported the Dawson Creek District Hospital (DCDH) emergency department (ED) in 2021. OBJECTIVE This study aims to describe the rapid implementation process and identify facilitators and barriers to successful implementation. METHODS This case study is grounded in the Quadruple Aim and Social Accountability frameworks for health systems learning. The entire study period was approximately 6 months. After 1 week of implementation, we interviewed RUDi physicians, DCDH staff, health authority leadership, and RTVS staff to gather their experiences. Content analysis was used to identify themes that emerged from the interviews. RESULTS RUDi physicians covered 39 overnight shifts and were the most responsible providers (MRPs) for 245 patients who presented to the DCDH ED. A total of 17 interviews with key informants revealed important themes related to leadership and relationships as facilitators of the coverage’s success, the experience of remote physician support, providing a “safety net,” finding new ways of interprofessional collaboration, and the need for extensive IT support throughout. Quality improvement findings identified barriers and demonstrated tangible recommendations for how this model of support can be improved in future cases. CONCLUSIONS By acting as the MRP during overnight ED shifts, RUDi prevented the closure of the DCDH ED and the diversion of patients to another rural hospital. Rapid codevelopment and implementation of digital health solutions can be leveraged with existing partnerships and mutual trust between RTVS and rural EDs to ease the pressures of a physician shortage, particularly during COVID-19. By establishing new and modified clinical workflows, RTVS provides a safety net for rural patients and providers challenged by burnout. This case study provides learnings to be implemented to serve future rural, remote, and Indigenous communities in crisis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».