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Enregistrement W4321013857 · doi:10.2196/preprints.45451

Real-Time Virtual Support as an Emergency Department Strategy for Rural, Remote, and Indigenous Communities in British Columbia: Descriptive Case Study (Preprint)

2023· preprint· en· W4321013857 sur OpenAlexaboutno aff
Helen Novak Lauscher, Brydon Blacklaws, Erika Pritchard, Elsie Jiaxi Wang, Kurtis Stewart, Jeff Beselt, Kendall Ho, John Pawlovich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousEmergency departmentPeer supportMedicineNursingHealth careBurnoutPreprintPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> 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. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aims to describe the rapid implementation process and identify facilitators and barriers to successful implementation. </sec> <sec> <title>METHODS</title> 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. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> 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. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> 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. </sec>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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