Navigating healthcare during the pandemic: Experiences of racialized immigrants and racialized non-immigrants in Ontario's Peel Region
Notice bibliographique
Résumé
While public health policies implemented during COVID-19, such as prioritizing essential health services and "no visitor" strategies, were important to treat COVID-19 patients and curb disease outbreaks, their potential negative effects on the health of the general population is a growing concern. Research highlights that these policy changes contributed to a near-universal decline in access to all healthcare services and triggered increased morbidity and mortality rates. However, little is known about how health policy changes differentially shaped healthcare access within and between population groups and regions. Few studies qualitatively examine the indirect effects of policy changes on healthcare access among groups disproportionately impacted by COVID-19. This article examines how COVID-19 health policy changes impacted racialized immigrant and racialized non-immigrants' ability to connect with a provider, navigate telehealth and in-person healthcare, and access specialized healthcare in the Peel Region of Ontario, Canada. Using a Client Centered Framework, findings from in-depth interviews (n = 79) reveal that policy changes generated new (in)abilities for individuals to perceive, seek, reach, pay and engage in healthcare services. Health policy changes created new barriers to reach healthcare, compounding health challenges. While telehealth opened more effective avenues to access healthcare among some people, it created new disparities for individuals with limited English language skills and/or for those experiencing technological inequities. Although individuals recognized their need for specialized healthcare, the prioritization of essential services, gaps in health insurance coverage, and new COVID-19 economic inequities created barriers to specialized healthcare. We close with a discussion of the impacts for policy and practice.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».