A qualitative study on the Virtual Emergency Department care experiences of equity-deserving populations
Notice bibliographique
Résumé
Patients from equity-deserving populations, such as those who are from racialized communities, the 2SLGBTQI+ community, who are refugees or immigrants, and/or who have a disability, may experience a unique set of challenges accessing virtual models of care. The objective of this qualitative study was to describe the experiences of patients from equity-deserving communities and their family members who received care from a Virtual Emergency Department (ED) in Toronto, Canada. Forty-three participants (36 patients and 7 family caregivers) with different and intersecting identities who used the Virtual ED participated in the study. Semi-structured interviews were conducted to explore reasons for accessing the Virtual ED, barriers to access, and how the Virtual ED met their care needs and expectations, including ways their experience could have been improved. Thematic analysis was used to identify themes from the data. Patients from equity-deserving populations described negative past experiences with ED in-person care, which included recounts of discrimination or culturally insensitive care while waiting to see the ED physician or nurse. Conversely, participants found the Virtual ED to be a socially and culturally safe space since they could now by-pass the waiting room experience. However, virtual care could not replace in-person care for certain issues (e.g., physical exam), and there was a need for greater promotion of the service to specific communities that might benefit from having access to the Virtual ED. Targeted outreach to help raise awareness of the service to equity-deserving communities is an important future direction.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».