Exploring Rehabilitation Provider Experiences of Providing Health Services for People Living with Long COVID in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 infection can result in persistent symptoms, known as long COVID. Understanding the provider experience of service provision for people with long COVID symptoms is crucial for improving care quality and addressing potential challenges. Currently, there is limited knowledge about the provider experience of long COVID service delivery. AIM: To explore the provider experience of delivering health services to people living with long COVID at select primary, rehabilitation, and specialty care sites. DESIGN AND SETTING: This study employed qualitative description methodology. Semi-structured interviews were conducted with frontline providers at primary care, rehabilitation, and specialty care sites across Alberta. Participants were interviewed between June and September 2022. METHOD: Interviews were conducted virtually over zoom, audio-recorded, and transcribed with consent. Iterative inductive qualitative content analysis of transcripts was employed. Relationships between emergent themes were examined for causality or reciprocity, then clustered into content areas and further abstracted into a priori categories through their interpretive joint meaning. PARTICIPANTS: A total of 15 participants across Alberta representing diverse health care disciplines were interviewed. RESULTS: Main themes include: the importance of education for long COVID recognition; the role of symptom acknowledgement in patient-centred long COVID service delivery; the need to develop recovery expectations; and opportunities for improvement of navigation and wayfinding to long COVID services. CONCLUSIONS: Provider experience of delivering long COVID care can be used to inform patient-centred service delivery for persons with long COVID symptoms.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».