A Phenomenological Inquiry of the Shift to Virtual Care Delivery: Insights from Front-Line Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
The rapid deployment of virtual primary care visits served as a first-line response to COVID-19 and can now be examined for insights, particularly as virtual care is playing an ongoing role in patient care and consultations. Input from primary care providers directly responsible for virtual care delivery is needed to inform policies and strategies for quality care and interactions. The overarching goal of this research study was to examine the use of virtual care as a mechanism for primary healthcare delivery. A phenomenological approach investigated the shift in primary care service delivery as experienced by primary care providers and initiated during the COVID-19 pandemic. Focus groups were conducted with primary care providers (n = 21) recruited through email, advertisements, and professional organizations, exploring how virtual care was delivered, the benefits and challenges, workflow considerations, and recommendations for future use. Integrating virtual care was performed with a great deal of autonomy as well as responsibility, and overwhelmingly depended on the telephone. Technology, communication, and workflow flexibility are three key operational aspects of virtual care and its delivery. Providers highlighted cross-cutting themes related to the dynamics of virtual care including balancing risk for quality care, physician work/life balance, efficiency, and patient benefits. Primary care providers felt that virtual care options allowed increased flexibility to attend to the needs of patients and manage their practice workload, and a few scenarios were shared for when virtual care might be best suited. However, they also recognized the need to balance in-person and virtual visits, which may require guidelines that support navigating various levels of care. Overall, virtual care was considered a good addition to the whole 'care package' but continued development and refinement is an expectation for optimizing and sustaining future use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».