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Enregistrement W4388725434 · doi:10.1370/afm.22.s1.5167

Perspectives and Recommendations from Patients and Caregivers on the Role of Virtual Care in Ontario’s Primary Care System

2023· article· en· W4388725434 sur OpenAlexaboutno aff
Rachelle Ashcroft, Simone Dahrouge, Simon Lam, Alexis Aomreore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Virtual patientMedical prescriptionFocus groupPerspective (graphical)Primary careDescriptive statisticsHealth careMedicineFamily medicineNursingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Primary care quickly transition to virtual care due to the COVID-19 pandemic, resulting in practices shifting from in-person appointments to virtual appointments with limited preparation. There has been significant research regarding the experiences of delivering virtual care from the perspective providers, but there is less data regarding the experiences of patients and caregivers with the impact of virtual care. This study is the second phase of a multiyear study looking to learn more about the diverse perspectives from patients and caregivers across Ontario. Objective: To better understand patient and caregiver experiences with virtual care in the primary care context. Study Design: Mixed-methods study consisting of a provincial-wide survey and descriptive qualitative focus groups running in parallel. Eligible participants were patients and caregivers in Ontario who have had at least one virtual care appointment in the past 12 months. Results: We had 1,513 respondents complete the online survey and conducted 14 focus groups with 73 participants. Self-efficacy, as a dimension of virtual care had the highest experience score in contrast to whole person care which had the lowest experience score. Participants indicated that virtual care improves accessibility by saving time and money, accommodating for different populations, and making health care more approachable. Virtual care was seen as effective for specific types of appointments not requiring a physical presence like routine visits and prescription renewals. In-person care was still preferred for complex care situations and when the relationship with the provider was new or weak. Participants emphasized the value of continuing to offer virtual care as an option, as well as wanting robust patient portals to facilitate communication with providers and online appointment bookings. Recommendations for primary care clinics include creating best practice guidelines and developing standard processes, whereas broader systemic suggestions include building digital connectivity in remote areas, training providers to communicate effectively, and addressing shortage of providers. Conclusions: Virtual care remains an important option for patients and caregivers to increase access to primary health care in Ontario. Continued resourcing of virtual care is vital to address barriers to care for patients and caregivers from disadvantaged populations and rural communities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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