Digitally Mediated Therapeutic Relationships in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Context: Therapeutic relationships have been demonstrated as fundamental to primary care delivery. The rapid adoption of digital technologies since the onset of COVID-19 has led health care systems to consider or adopt a “digital-first” primary care delivery model. Questions remain regarding what impact this transformation will have on the relationships between primary care providers and patients. Objective: This study explores whether and how digital health technologies used in primary care create an environment that enables relationship-building between complex patients and their primary care providers. Study design and analysis: A rapid ethnographic approach including observations of virtual primary care visits and follow-up interviews with providers, patients and caregivers was used. Using social representation theory as a lens, observation and interview data were inductively analyzed (using thematic coding and visual mapping techniques) to uncover how patients and providers understand the role and value of digital technology as related to therapeutic relationships. Setting: Ethnographic data was collected across three primary care settings in the Greater Toronto Area and included two Family Health Teams and one Community Health Centre. Population studied: Participants included 10 primary care providers (5 physicians, 2 social workers, 1 nurse practitioner, 2 residents), 9 patients and 1 caregiver. 8 virtual care visits were observed. Results: Virtual care interactions were broadly influenced by patients’ and providers’ understanding of the nature and value of therapeutic relationships and technology. Personal characteristics (including technology comfort, roles, and identity), past experiences (with care delivery and technologies), and expectations (of what should occur in the clinical visit, or the desired outcome of that visit) informed how participants understood relationships and technologies; in turn, influencing whether virtual care was considered appropriate and effective by both patients and providers. Conclusion: Patients and providers come with expectations of virtual clinical interactions that are influenced by who they are and how they have experienced those interactions before. These findings have implications for how tools like virtual care platforms are developed (ideally through co-design) and implemented appropriately to attend to context, clinical situation, personal and professional identity, to enable shared meaning.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».