Rural physician–community engagement: Building, supporting and maintaining resilient health care strategies in three rural Canadian communities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore rural physician-community engagement through three case studies in order to understand the role that these relationships can play in increasing community-level resilience to climate change and ecosystem disruption. DESIGN: Qualitative secondary case study analysis. SETTING: Three Canadian rural communities (BC n = 2, Ontario n = 1). PARTICIPANTS: Rural family physicians and community members. METHODS: Twenty-eight semi-structured virtual interviews, conducted between November 2021 and February 2022, were included. Communities were selected from the larger data set based on data availability, level of physician engagement and demographic factors. Thematic analysis was completed in NVivo using deductive coding. MAIN FINDINGS: The presented qualitative case studies shed light on the strategies employed by physicians to establish and foster relationships within rural communities during challenging circumstances. In Community A, the implementation of a Primary Care Society (PCS) not only addressed physician shortages but also facilitated the development of strong continuity of care through proactive recruitment efforts. Community B showcased the adoption of an 'intentional physician community' model, emphasising collaboration and community consultation, resulting in effective communication of public health directives and innovative interdisciplinary action during the COVID-19 pandemic. In Community C, engaged physicians and community advocates are aligned to contribute to the long-term sustainability of the rural community, particularly in the context of food security and climate change vulnerabilities. CONCLUSION: These findings underscore the significance of trust building, transparent communication and collaboration in addressing health care challenges in rural areas and emphasise the need to recognise and support physicians as agents of change.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».