MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387119924 · doi:10.1186/s12875-023-02135-0

Policy and practices in primary care that supported the provision and receipt of care for older persons during the COVID-19 pandemic: a qualitative case study in three Canadian provinces

2023· article· en· W4387119924 sur OpenAlexafffundabout
Jacobi Elliott, Catherine Tong, S Gregg, Sara Mallinson, Anik Giguère, Meaghan Brierley, Justine Giosa, Maggie MacNeil, Don Juzwishin, Joanie Sims‐Gould, Kenneth Rockwood, Paul Stolee

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of VictoriaUniversity of CalgaryMcMaster UniversityAlberta Health ServicesDalhousie UniversitySt Joseph's Health CareUniversity of WaterlooLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkGovernment of Canada
Mots-clésReceiptPandemicHealth carePublic healthQualitative researchMedicineNursingFamily medicineGerontologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPolitical scienceSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effects of the COVID-19 pandemic on older adults were felt throughout the health care system, from intensive care units through to long-term care homes. Although much attention has been paid to hospitals and long-term care homes throughout the pandemic, less attention has been paid to the impact on primary care clinics, which had to rapidly change their approach to deliver timely and effective care to older adult patients. This study examines how primary care clinics, in three Canadian provinces, cared for their older adult patients during the pandemic, while also navigating the rapidly changing health policy landscape. METHODS: A qualitative case study approach was used to gather information from nine primary care clinics, across three Canadian provinces. Interviews were conducted with primary care providers (n = 17) and older adult patients (n = 47) from October 2020 to September 2021. Analyses of the interviews were completed in the language of data collection (English or French), and then summarized in English using a coding framework. All responses that related to COVID-19 policies at any level were also examined. RESULTS: Two main themes emerged from the data: (1) navigating the noise: understanding and responding to public health orders and policies affecting health and health care, and (2) receiving and delivering care to older persons during the pandemic: policy-driven challenges & responses. Providers discussed their experiences wading through the health policy directives, while trying to provide good quality care. Older adults found the public health information overwhelming, but appreciated the approaches adapted by primary care clinics to continue providing care, even if it looked different. CONCLUSIONS: COVID-19 policy and guideline complexities obliged primary care providers to take an important role in understanding, implementing and adapting to them, and in explaining them, especially to older adults and their care partners.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0360,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,337 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Primary CareMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207