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Enregistrement W4380872669 · doi:10.1111/1467-9566.13686

‘It’s not as good as the face‐to‐face contact’: A sociomaterialist analysis of the use of virtual care among Canadian gay, bisexual and queer men during the COVID‐19 pandemic

2023· article· en· W4380872669 sur OpenAlexafffundabout
Emerich Daroya, Cornel Grey, Ben Klassen, David Lessard, Shayna Skakoon‐Sparling, Amaya Perez‐Brumer, Barry D. Adam, Joseph Cox, Nathan J. Lachowsky, Trevor Hart, Jessie Gervais, Darrell H. S. Tan, Daniel Grace

Notice bibliographique

RevueSociology of Health & Illness · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaMcGill UniversityUniversity of WindsorMcGill University Health CentreCommunity Based Research CentreSt. Michael's HospitalWestern UniversityPublic Health OntarioCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth careQueerPandemicFace (sociological concept)SociologyPopulationTelehealthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyNursingPublic relationsTelemedicineMedicinePolitical scienceGender studiesSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic led to the widespread adoption of virtual care-the use of communication technologies to receive health care at home. We explored the differential impacts of the rapid transition to virtual care during the COVID-19 pandemic on health-care access and delivery for gay, bisexual and queer men (GBQM), a population that disproportionately experiences sexual and mental health disparities in Canada. Adopting a sociomaterial theoretical perspective, we analysed 93 semi-structured interviews with GBQM (n = 93) in Montreal, Toronto and Vancouver, Canada, conducted between November 2020 and February 2021 (n = 42) and June-October 2021 (n = 51). We focused on explicating how the dynamic relations of humans and non-humans in everyday virtual care practices have opened or foreclosed different care capacities for GBQM. Our analysis revealed that the rapid expansion and implementation of virtual care during the COVID-19 pandemic enacted disruptions and challenges while providing benefits to health-care access among some GBQM. Further, virtual care required participants to change their sociomaterial practices to receive health care effectively, including learning new ways of communicating with providers. Our sociomaterial analysis provides a framework that helps identify what works and what needs to be improved when delivering virtual care to meet the health needs of GBQM and other diverse populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0350,040
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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