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Enregistrement W4362550059 · doi:10.1186/s12913-023-09256-3

“There’s nothing like a good crisis for innovation”: a qualitative study of family physicians’ experiences with virtual care during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4362550059 sur OpenAlexafffundabout
Lindsay Hedden, Sarah Spencer, Maria Mathews, Emily Gard Marshall, Julia Lukewich, Shabnam Asghari, Judith Belle Brown, Paul Gill, Thomas R. Freeman, Rita McCracken, Bridget Ryan, Crystal Vaughan, Eric Wong, Richard Buote, Leslie Meredith, Lauren Moritz, Dana Ryan, Madeleine McKay, Gordon B. Schacter

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityUniversity of TorontoMemorial University of NewfoundlandWestern UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicHealth informaticsNursing researchHealth administrationMedicineNothing2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Qualitative researchPublic healthQuality of Life ResearchNursingFamily medicineVirologySociologySocial scienceDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior to the pandemic, Canada lagged behind other Organisation for Economic Cooperation and Development countries in the uptake of virtual care. The onset of COVID-19, however, resulted in a near-universal shift to virtual primary care to minimise exposure risks. As jurisdictions enter a pandemic recovery phase, the balance between virtual and in-person visits is reverting, though it is unlikely to return to pre-pandemic levels. Our objective was to explore Canadian family physicians' perspectives on the rapid move to virtual care during the COVID-19 pandemic, to inform both future pandemic planning for primary care and the optimal integration of virtual care into the broader primary care context beyond the pandemic. METHODS: We conducted semi-structured interviews with 68 family physicians from four regions in Canada between October 2020 and June 2021. We used a purposeful, maximum variation sampling approach, continuing recruitment in each region until we reached saturation. Interviews with family physicians explored their roles and experiences during the pandemic, and the facilitators and barriers they encountered in continuing to support their patients through the pandemic. Interviews were audio-recorded, transcribed, and thematically analysed for recurrent themes. RESULTS: We identified three prominent themes throughout participants' reflections on implementing virtual care: implementation and evolution of virtual modalities during the pandemic; facilitators and barriers to implementing virtual care; and virtual care in the future. While some family physicians had prior experience conducting remote assessments, most had to implement and adapt to virtual care abruptly as provinces limited in-person visits to essential and urgent care. As the pandemic progressed, initial forays into video-based consultations were frequently replaced by phone-based visits, while physicians also rebalanced the ratio of virtual to in-person visits. Medical record systems with integrated capacity for virtual visits, billing codes, supportive clinic teams, and longitudinal relationships with patients were facilitators in this rapid transition for family physicians, while the absence of these factors often posed barriers. CONCLUSION: Despite varied experiences and preferences related to virtual primary care, physicians felt that virtual visits should continue to be available beyond the pandemic but require clearer regulation and guidelines for its appropriate future use.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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