“Technology has allowed us to do a lot more but it’s not necessarily the panacea for everybody”: Family physician perspectives on virtual care during the COVID-19 pandemic and beyond
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early in the COVID-19 pandemic, Canadian primary care practices rapidly adapted to provide care virtually. Most family physicians lacked prior training or expertise with virtual care. In the absence of formal guidance, they made individual decisions about in-person versus remote care based on clinical judgement, their longitudinal relationships with patients, and personal risk assessments. Our objective was to explore Canadian family physicians' perspectives on the strengths and limitations of virtual care implementation for their patient populations during the COVID-19 pandemic and implications for the integration of virtual care into broader primary care practice. METHODS: We conducted semi-structured qualitative interviews with family physicians working in four Canadian jurisdictions (Vancouver Coastal health region, British Columbia; Southwestern Ontario; the province of Nova Scotia; and Eastern Health region, Newfoundland and Labrador). We analyzed interview data using a structured applied thematic approach. RESULTS: We interviewed 68 family physicians and identified four distinct themes during our analysis related to experiences with and perspectives on virtual care: (1) changes in access to primary care; (2) quality and efficacy of care provided virtually; (3) patient and provider comfort with virtual modalities; and (4) necessary supports for virtual care moving forward. CONCLUSIONS: The move to virtual care enhanced access to care for select patients and was helpful for family physicians to better manage their panels. However, virtual care also created access challenges for some patients (e.g., people who are underhoused or living in areas without good phone or internet access) and for some types of care (e.g., care that required access to medical devices). Family physicians are optimistic about the ongoing integration of virtual care into broader primary care delivery, but guidance, regulations, and infrastructure investments are needed to ensure equitable access and to 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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,021 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».