Preferences for virtual versus in-person mental and physical healthcare in Canada: a descriptive study from a cohort of youth and their parents enriched for severe mental illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual care may improve access to healthcare and may be well suited to digitally connected youth, but experts caution that privacy and technology barriers could perpetuate access inequities. Success of virtual care will depend on its alignment with patient preferences. However, information on preferences for virtual and in-person healthcare is missing, especially for youth. We sought to quantify preferences for and barriers to virtual versus in-person mental and physical healthcare in youth and their parents, including in vulnerable segments of the population such as families with a parent with severe mental illness (SMI). METHODS: Participants were 219 youth and 326 parents from the Families Overcoming Risks and Building Opportunities for Wellbeing cohort from Canada, of which 61% of youth had at least one parent with SMI. Participants were interviewed about healthcare preferences and access to privacy/technology between October 2021 and December 2022. RESULTS: Overall, youth reported a preference for in-person mental (66.6%) and physical healthcare (74.7%) versus virtual care or no preference, and to a somewhat lesser degree, so did their parents (48.0% and 53.9%). Half of participants reported privacy/technology barriers to virtual care, with privacy being the most common barrier. Preferences and barriers varied as a function of parent SMI status, socioeconomic status and rural residence. CONCLUSIONS: The majority of youth and parents in this study prefer in-person healthcare, and the preference is stronger in youth and in vulnerable segments of the population. Lack of privacy may be a greater barrier to virtual care than access to technology.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».