“It saved me from the emergency department”: A qualitative study of patient experience of virtual urgent care in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In response to the COVID-19 pandemic, the Ontario Ministry of Health introduced a pilot program of 14 virtual urgent care (VUC) initiatives across the province to encourage physical distancing and provision of care by telephone and video-enabled visits. The implementation of the VUC pilot is currently being evaluated by an external academic team. The objective of this study was to understand patient experiences with VUC to determine barriers and facilitators to optimal virtual care as it rapidly expands during the current pandemic and beyond. METHOD: The qualitative component of the evaluation used one-on-one telephone interviews with patients, families, providers, and program administrators as the main method of data collection. Patient and family participants were invited to participate by the triage nurse after their VUC visit. Data analysis, using thematic analysis, occurred in conjunction with data collection to monitor emerging themes and areas for further exploration. RESULTS: Between April and October 2021, we completed 14 patient and/or family interviews from a representative cross-section of 6 pilot sites. Participants had a range of presenting complaints including infection, injury, medication side effects, and abdominal pain. The vast majority of participants were female (90%), and 70% were VUC patients themselves. Our analysis identified three key themes in the data which characterise patient and family member experience with VUC: a) emphasis on access to the ED; b) efficiency and quality of care; c) obtaining reassurance and next steps. CONCLUSION: Virtual care options are valued by patients and families; however, the nature of care needed by those accessing VUC and who can best provide that care needs to be evaluated to position it for sustainability. Understanding how virtual care performs from both a provider and patient perspective during the current crisis has implications for designing alternative care options beyond the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».