Factors Affecting Referral and Patient Access to Heart Function Clinics in Ontario: A Qualitative Study of Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Though heart failure patients benefit from multidisciplinary care in heart function clinics (HFCs), utilization is suboptimal and inequitable. This study investigated factors influencing referral and patient access to HFCs from multiple stakeholders' perspectives, namely policy-makers (PM), providers at HFCs and patients. Methods: In this qualitative study, semi-structured interviews with a purposive sample of Ontario stakeholders were conducted between February-June 2020 and July-December 2022 (paused due to pandemic) via Teams. Interview transcripts were concurrently analyzed using systematic text condensation with Nvivo. Two authors coded individually, with disagreements discussed with senior author. Results: Interviews with 7 HFCs (6 physicians, 1 nurse), 6 PM and 4 patients were completed before saturation; 5 themes emerged. First, with regard to health system organization, stakeholders reported gaps related to continuity of care, limited capacity and insufficient funding. Second, with regard to referral appropriateness and timeliness, sub-themes related to unclear referral criteria, varying clinic scope, and delays in triage, testing and time-to-visit. The third theme related to clinic characteristics, raised issues of varying clinic services and composition of healthcare professions/expertise. The fourth theme regarding patient factors related to comorbidity/frailty, socioeconomic status, barriers due to location (parking, traffic) and affinity to specific providers. The final theme related to the COVID-19 pandemic concerned increased referral volumes, loss to follow-up care, transition to online delivery modalities and patient refusal of in-person visits. Many facilitators to improve HFC referral and access were raised. Conclusions: Resources must be provided, and stakeholders brought together to standardize and integrate the HF care continuum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».