Surgical, trauma and telehealth capacity in Indigenous communities in Northern Quebec: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delivering trauma and surgical care to Northern Quebec presents unique challenges owing to the region's remoteness, extreme weather and limited transport; the expansion of telehealth could help address these difficulties. We aimed to evaluate current surgical, trauma and telemedicine capacity in Nunavik, Quebec. METHODS: We used validated assessment tools, including the Personnel, Infrastructure, Procedures, Equipment and Supplies survey, the International Assessment of Capacity for Trauma index and the Maryland Health Care Commission Telemedicine Readiness tool to evaluate surgical, trauma and telemedicine capacity, respectively. We adapted these tools to the Northern Quebec context through discussions with local leadership. Data were collected in 2 regional hospitals - the Ungava Tulattavik Health Centre (UTHC) and the Inuulitsivik Health Centre (IHC) - and 12 Centres locaux de services communautaires (CLSCs; local community services centres) in 6 villages along the Hudson Bay coast and 6 villages along the Ungava Bay coast through iterative discussions with 4 chief nurses from each regional hospital and set of CLSCs; resources were confirmed through on-site evaluation by the respondents. We performed a descriptive analysis of the data. RESULTS: Surgical capacity was highest in the IHC (6.76) and lowest in the Ungava Bay CLSCs (5.52). Personnel (0%-0%) and procedures (13%-33%) were the least available resources. Trauma capacity was highest in the IHC (7.25) and lowest in the Hudson Bay CLSCs (5.58). Although equipment (90%-100%) and supplies (100%-100%) were readily available, personnel (0%-0%) and procedures (25%-56%) were lacking. The UTHC was most prepared for telehealth (67.80%), and the Ungava Bay CLSCs achieved a lower score (51.13%). Underdeveloped telehealth criteria included funding, administrative support, quality improvement and physical spaces (all 33%-67%). CONCLUSION: Acute care capacity in Nunavik appears heterogeneous, with readily available equipment and supplies, but a lack of personnel capable of performing lifesaving procedures. To address the need for telemedicine, future initiatives should focus on improving funding, administrative support, physical spaces and quality-improvement initiatives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».