Family perspectives on virtual care during the COVID19 pandemic and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Context: Early in the COVID-19 pandemic, Canadian primary care practices rapidly adapted to provide care virtually to minimize exposure and transmission risks for themselves and their patients. Most family physicians (FP’s) lacked prior training or expertise with virtual care. In the absence of formalized guidance, FP’s made individual decisions about in-person vs. remote care based on clinical judgement, their longitudinal relationships with their patients, and personal risk assessments. Objective: To explore Canadian FP’s perspectives on the strengths and limitations of virtual care approaches for their patient populations during and beyond the COVID-19 pandemic, in order to inform the integration of virtual visits into broader primary care practice. Study design and analysis: A qualitative, multiple case study including jurisdiction-specific COVID chronologies and qualitative interviews with FPs. We analysed interview data using a structured applied thematic approach. Setting: Four Canadian jurisdictions (Vancouver Coastal Health region, British Columbia; Southwestern Ontario; the province of Nova Scotia; and Eastern Health region of Newfoundland and Labrador). Population studied: FPs practicing in Canada during the COVID-19 pandemic. Instrument: Semi-structured exploratory qualitative interviews. Outcome measures: Perspectives from FPs on the possibilities, challenges, necessary supports, and future directions for virtual care. Results: We interviewed 68 FPs across the four study regions. We identified five virtual-care related themes during our analysis: 1) changes in access to care; 2) changes in care quality and patient experience; 3) patient perceptions of virtual visits; 4) striking a balance between in-person care and modes of virtual care (e.g. telephone versus video visits); and 5) sustaining and improving virtual care moving forward. Conclusion: The move to virtual visits enhanced access to care for some patients and was helpful for FPs to better manage their panels. However, virtual care also created access challenges for some patients (e.g. people who are underhoused or who live in areas without good phone or internet access) and for some types of care (e.g. care that requires access to medical devices). FPs were positive about the ongoing integration of virtual care into broader primary care delivery, but guidance and regulation are needed to ensure equitable access and maximize quality of care.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».