Lessons learned from the COVID-19 pandemic: The importance of physician leadership in responding to rural community ecosystem disruptions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic presented an unprecedented challenge for rural family physicians. The lessons learned over the course of 2 years have potential to help guide responses to future ecosystem disruption. This qualitative study aims to explore the leadership experiences of rural Canadian family physicians during the COVID-19 pandemic as both local care providers and community health leaders and to identify potential supports and barriers to physician leadership. METHODS: Semi-structured, virtual, qualitative interviews were completed with participants from rural communities in Canada from December 2021 to February 2022 inclusive. Participant recruitment involved identifying seed contacts and conducting snowball sampling. Participants were asked about their experiences during the COVID-19 pandemic, including the role of physician leadership in building community resilience. Data collection was completed on theoretical saturation. Data were thematically analysed using NVivo 12. RESULTS: Sixty-four participants took part from 22 rural communities in 4 provinces. Four key factors were identified that supported physician leadership towards rural resilience during ecosystem disruption: (1) continuity of care, (2) team-based care models, (3) physician well-being and (4) openness to innovative care models. CONCLUSION: Healthcare policy and practice transformation should prioritise developing opportunities to strengthen physician leadership, particularly in rural areas that will be adversely affected by ecosystem disruption. INTRODUCTION: La pandémie de COVID-19 a représenté un défi sans précédent pour les médecins de famille en milieu rural. Les leçons tirées au cours des deux années écoulées peuvent aider à orienter les réponses aux futures perturbations de l'écosystème. Cette étude qualitative vise à explorer les expériences de leadership des médecins de famille ruraux canadiens pendant la pandémie de COVID-19, en tant que prestataires de soins locaux et chefs de file de la santé communautaire, et à identifier les soutiens et les obstacles potentiels au leadership des médecins. MTHODES: Des entretiens qualitatifs virtuels semi-structurés ont été réalisés avec des participants issus de communautés rurales du Canada entre décembre 2021 et février 2022 inclus. Le recrutement des participants a consisté à identifier des contacts de base et à procéder à un échantillonnage boule de neige. Les participants ont été interrogés sur leurs expériences durant la pandémie de COVID-19, notamment sur le rôle du leadership des médecins dans le renforcement de la résilience des communautés. La collecte des données s'est achevée après saturation théorique. Les données ont été analysées thématiquement à l'aide de NVivo 12. RSULTATS: Soixante-quatre participants provenant de 22 communautés rurales de quatre provinces ont pris part à l'étude. Quatre facteurs clés ont été identifiés pour soutenir le leadership des médecins en faveur de la résilience rurale en cas de perturbation de l'écosystème: (1) la continuité des soins, (2) les modèles de soins en équipe, (3) le bien-être des médecins et (4) l'ouverture à des modèles de soins novateurs. CONCLUSION: La politique de santé et la transformation des pratiques devraient donner la priorité au développement d'opportunités pour renforcer le leadership des médecins, en particulier dans les zones rurales qui seront négativement affectées par la perturbation de l'écosystème.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».