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Enregistrement W4404808850 · doi:10.1370/afm.22.s1.6259

Evaluating Patient Experiences with a Virtual Triage and Assessment Centre in Renfrew County, Ontario, Canada

2024· article· en· W4404808850 sur OpenAlexaboutno aff
Antoine St-Amant, Dezai Bair-Patel, Kayla Menkhorst, Cayden Peixoto, Martha Heideman, Jonathan Fitzsimon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsContext (archaeology)TriageThematic analysisPopulationHealth careSocioeconomic statusMedicineIntervention (counseling)Family medicineNursingPsychologyMedical emergencyGeographyQualitative researchEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: In March 2020, the Renfrew County Virtual Triage and Assessment Centre (VTAC) was launched as a large-scale, innovative, hybrid healthcare program. VTAC aims to provide timely and equitable access to care in a predominantly rural region facing deep-rooted healthcare challenges. Past assessments, using the quintuple aim framework, showed positive results in key areas like clinical impact, cost, and provider experiences. However, an important aspect yet to be explored is how patients experience the program. Objective: The aim of this study was to evaluate patients’ experiences with VTAC. Study Design and Analysis: Collaborating with three patient partners, we employed a sequential explanatory mixed-methods approach. In Phase 1, we administered a 37-question online survey to 400 residents to assess patients’ experiences with VTAC’s various visit modalities. In Phase 2, building upon the survey results, we conducted 10 semi-structured interviews. The survey results were analyzed using descriptive statistics, chi-square tests, and logistic regression, while the interviews were coded and analyzed using thematic analysis. Setting or Dataset: VTAC operates in Renfrew County, the largest county in the province of Ontario. The county lacks walk-in clinics, resulting in overburdened emergency departments. Additionally, the region has higher-than-average rates of chronic mental and physical illnesses, low socioeconomic status, barriers due to travel distance, and a concerning unattachment rate of 20-25%. Population Studied: Adult residents of Renfrew County who had at least one encounter with VTAC. Intervention/Instrument: Surveys and semi-structured interviews. Outcome Measures: Patient Experiences with VTAC. Results: Throughout surveys and interviews, two key findings emerged: Firstly, participants expressed widespread satisfaction with VTAC. This was irrespective of demographic characteristics, health status or appointment modality. Secondly, participants reported significant challenges in accessing care in Renfrew County, an issue which even extends to those with formal attachment to a provider. Conclusion: Our mixed-methods study reinforces the idea that VTAC can be a valuable tool for addressing the access-to-care crisis facing Renfrew County. Furthermore, the high patient satisfaction identified in our study underscores the program’s acceptability. VTAC’s core model could serve as a blueprint for the design of future healthcare programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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