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Enregistrement W4404809010 · doi:10.1370/afm.22.s1.6281

Impact of the Covid-19 Pandemic on Medical Office Assistants Working in Family Medicine Clinics in Ontario

2024· article· en· W4404809010 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Johnson, Amanda Terry, Judith K. Brown, Bridget Ryan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineFamily medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicineOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Medical Office Assistants (MOAs) are front line workers and the most accessible member of the team for patients seeking primary care. MOAs, also known as receptionists, clerks, secretaries and medical administrative assistants have direct contact with patients. Historically, their contributions to primary care have been unrecognized and undervalued. The COVID-19 pandemic put pressure on existing roles and systems in primary care. MOAs likely made significant contributions to organizing new processes of providing and triaging primary care during this time. Objective: To explore the experiences of MOAs working in primary care practices during the COVID-19 pandemic from the perspectives of MOAs and family physicians(FPs) who worked with MOAs during this period. Study Design and Analysis: Qualitative study using Constructivist Grounded Theory. Seventeen individual semi-structured interviews were conducted with MOAs and FPs. Setting: Province of Ontario, Canada. Population Studied: MOAs and FPs. Intervention/Instrument: N/A Outcome Measures: N/A 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. The MOA-FP relationship was strengthened when FPs recognized MOAs’ critical role on primary care teams, expressed concern for their welfare and included MOAs in pandemic planning and educational sessions. Conclusions: The ability of MOAs to adapt to new systems and respond to high patient needs during the pandemic appeared to be positively influenced by their relationships with patients and FPs. This study addresses a significant gap in the healthcare literature concerning the important role of MOAs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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