Impact of the Covid-19 Pandemic on Medical Office Assistants Working in Family Medicine Clinics in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».