Telehealth experiences in Canadian veterans: associations, strengths and barriers to care during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying barriers to care in veteran populations is critical, as veterans face increased social isolation, relationship strains and financial insecurities. For Canadian veterans experiencing barriers to accessing healthcare, telehealth may be a promising alternative with comparable effectiveness to in-person services; however, the potential benefits and limitations of telehealth require further examination to determine its long-term utility, and to inform health policy and planning. The goal of the present research was to identify predictors and barriers to telehealth usage in Canadian veterans in the context of the COVID-19 pandemic. METHODS: 12.92; 77.4% men). We assessed reported telehealth use (ie, for mental healthcare, physical healthcare), healthcare access (ie, difficulty accessing care, avoidance of care) and mental health and stress since the beginning of the COVID-19 pandemic, sociodemographic variables and open-ended responses about telehealth experiences. RESULTS: Findings suggest that sociodemographic factors and previous telehealth use were significantly associated with telehealth use during the COVID-19 pandemic. Qualitative evidence highlighted both the benefits (eg, reducing barriers of access) and drawbacks (eg, not all services can be delivered) of telehealth services. CONCLUSIONS: This paper provided a deeper understanding of Canadian veterans' experiences with accessing telehealth care during the COVID-19 pandemic. While for some, the use of telehealth mitigated perceived barriers (eg, safety concerns of leaving home), others felt that not all health services could be appropriately carried out through telehealth. Altogether, findings support the use of telehealth services in increasing care accessibility for Canadian veterans. Continued use of quality telehealth services may be a valuable form of care that extends the reach of healthcare professionals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».