Implementation of a Provincial Long COVID Care Pathway in Alberta, Canada: Provider Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
A novel, complex chronic condition emerged from the COVID-19 pandemic: long COVID. The persistent long COVID symptoms can be multisystem and varied. Effective long COVID management requires multidisciplinary, collaborative models of care, which continue to be developed and refined. Alberta's provincial health system developed a novel long COVID pathway. We aimed to clarify the perspectives of multidisciplinary healthcare providers on the early implementation of the provincial long COVID pathway, particularly pathway acceptability, adoption, feasibility, and fidelity using Sandelowki's qualitative description. Provider participants were recruited from eight early-user sites from across the care continuum. Sites represented primary care (n = 4), outpatient rehabilitation (n = 3), and COVID-19 specialty clinics (n = 2). Participants participated in structured or semi-structured virtual interviews (both group and 1:1 were available). Structured interviews sought to clarify context, processes, and pathway use; semi-structured interviews targeted provider perceptions of pathway implementation, including barriers and facilitators. Analysis was guided by Hsieh and Shannon as well as Sandelowski. Across the eight sites that participated, five structured interviews (n = 13 participants) and seven semi-structured interviews (n = 15 participants) were completed. Sites represented primary care (n = 4), outpatient rehabilitation (n = 3), and COVID-19 specialty clinics (n = 2). Qualitative content analysis was used on transcripts and field notes. Provider perceptions of the early implementation outcomes of the provincial long COVID pathway revealed three key themes: process perceptions; awareness of patient educational resources; and challenges of evolving knowledge.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».