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Enregistrement W4407043182 · doi:10.1186/s12875-025-02719-y

Assessing patient experiences with a Virtual Triage and Assessment Centre (VTAC): a mixed-methods study using an online survey and semi-structured interviews in Renfrew County, Ontario

2025· article· en· W4407043182 sur OpenAlexaffabout
Antoine St-Amant, Cayden Peixoto, Dez Bair-Patel, Martha Heideman, Kayla Menkhorst, Jonathan Fitzsimon

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitut du Savoir Montfort
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDescriptive statisticsHealth careTriageMedicineScale (ratio)Family medicineLogistic regressionPopulationInclusion (mineral)NursingPsychologyMedical educationQualitative researchEnvironmental healthMedical emergencyGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: 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 alleviate pressure on emergency departments by providing additional and more equitable access to family physicians and allied health professionals. This study's objective was to evaluate patients' experiences with VTAC. METHODS: In this mixed-methods study, we distributed 3,026 surveys, receiving 383 responses that met our inclusion criteria (13%), and conducted 10 semi-structured interviews with Renfrew County residents aged 18 and above who had utilized VTAC at least once since 2023. Survey data were analyzed through descriptive statistics, chi-squared tests, and a multivariate binary logistic regression, while semi-structured interviews were coded and analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: The majority of survey respondents were aged over 55 (58%), identified as Caucasian (91%) and women (70%), with 76% having college or university-level education. Additionally, 81% were either unattached, or attached to a doctor who was not easily accessible. Our findings demonstrate overall satisfaction with VTAC, with 86% patients reporting that they were satisfied or very satisfied with the program. This was irrespective of demographic characteristics, health status, or appointment modality. In our interviews, four main themes emerged: "Healthcare in Renfrew County", "Accessing VTAC", "VTAC Clinical Care", and "Improving VTAC". These themes underscore major difficulties residents encounter in accessing healthcare in Renfrew County and illustrate that services from VTAC align with a genuine population-level need, contributing to mitigating some of these challenges. CONCLUSION: Renfrew County, like many other underserved regions, is grappling with a crisis of access to healthcare. VTAC addresses this gap by providing timely access to a family doctor. Our findings demonstrate patient acceptability and satisfaction with VTAC, offering insights that could guide the design of similar healthcare programs. This model may also serve as a scalable solution for improving healthcare access in underserved regions facing similar challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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