Impact of the COVID-19 pandemic on medical office assistants (MOAs) working in primary care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical office assistants (MOAs), also known as receptionists and clerks, are frontline workers and the most accessible member of the primary care team. Historically, their contributions to primary care have been unrecognised and undervalued. The COVID-19 pandemic put pressure on existing roles and systems in primary care: how MOAs adapted is unknown. AIM: To explore the experiences of MOAs working in primary care during the COVID-19 pandemic from the perspectives of MOAs and family physicians (FPs) who worked with MOAs during this period. DESIGN & SETTING: A qualitative study, using constructivist grounded theory (CGT), was conducted in Ontario, Canada. METHOD: Seventeen participants were recruited through professional contacts of the research team. Individual semi-structured interviews were undertaken with MOAs and FPs across the province. RESULTS: MOAs' many responsibilities in primary care intensified during the pandemic. MOAs leveraged their healthcare system knowledge and therapeutic relationships with patients to reduce patient distress. Unfortunately, MOAs experienced more frustration, and in some cases, abuse from patients. MOAs' ability to adapt to new systems and respond to high patient needs seemed to be positively influenced by their relationships with patients and FPs. FPs showed support for MOA welfare and recognised their critical role on primary care teams. CONCLUSION: MOAs made considerable contributions to primary care during the COVID-19 pandemic. This study suggests MOAs have greater capacity than previously recognised, which has important implications for planning in an era of under-resourced health care.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».