Health equity related challenges and experiences during the rapid implementation of virtual care during COVID-19: a multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual care quickly became of crucial importance to health systems around the world during the COVID-19 pandemic. Despite the potential of virtual care to enhance access for some communities, the scale and pace at which services were virtualized did not leave many organizations with sufficient time and resources to ensure optimal and equitable delivery of care for everyone. The objective of this paper is to outline the experiences of health care organizations rapidly implementing virtual care during the first wave of the COVID-19 pandemic and examine whether and how health equity was considered. METHODS: We used an exploratory, multiple case study approach involving four health and social service organizations providing virtual care services to structurally marginalized communities in the province of Ontario, Canada. We conducted semi-structured qualitative interviews with providers, managers, and patients to understand the challenges experienced by organizations and the strategies put in place to support health equity during the rapid virtualization of care. Thirty-eight interviews were thematically analyzed using rapid analytic techniques. RESULTS: Organizations experienced challenges related to infrastructure availability, digital health literacy, culturally appropriate approaches, capacity for health equity, and virtual care suitability. Strategies to support health equity included the provision of blended models of care, creation of volunteer and staff support teams, participation in community engagement and outreach, and securement of infrastructure for clients. We put our findings into the context of an existing framework conceptualizing access to health care and expand on what this means for equitable access to virtual care for structurally marginalized communities. CONCLUSION: This paper highlights the need to pay greater attention to the role of health equity in virtual care delivery and situate that conversation around existing inequitable structures in the health care system that are perpetuated when delivering care virtually. An equitable and sustainable approach to virtual care delivery will require applying an intersectionality lens on the strategies and solutions needed to address existing inequities in the system.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».