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Enregistrement W4410601166 · doi:10.1155/joot/6850873

An Interpretive Description of Patient and Provider Perspectives on the Impact of the COVID‐19 Pandemic on Lung Transplant Care Access and Service Delivery in Alberta, Canada

2025· article· en· W4410601166 sur OpenAlexafffundabout
Katelyn Brehon, Pam Hung, Maxi Miciak, Rhea Varughese, K. Halloran, Kadija Perreault, Paul E. Ronksley, Michael K. Stickland, Jason Weatherald, Douglas P. Gross, Grace Y. Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxAlberta Health ServicesCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThematic analysisPandemicContext (archaeology)MedicineHealth careService delivery frameworkQualitative researchService providerNursingPublic relationsService (business)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessSociologyPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID‐19 pandemic impacted how health services were delivered for patients with chronic pulmonary conditions. To our knowledge, perceptions of patients with lung transplant (LT) and their providers on access to care and service delivery during the COVID‐19 pandemic have not been explored in our context of Alberta, Canada. Our objective was to explore LT patient and provider perspectives on the impact of the COVID‐19 pandemic on healthcare access and service delivery. Methods: We used interpretive description, a qualitative approach with the end‐goal of informing decisions and actions in clinical practice. Interviews were conducted virtually and confidentially transcribed verbatim. Data generation and analysis occurred concurrently. Analysis was informed by Braun and Clarke’s six phases of reflexive thematic analysis. Strategies to enhance rigor and trustworthiness of the findings were utilized. Results: We completed 17 interviews: 8 with patients and 9 with providers. Four key themes were generated: (1) “COVID‐19 created a relational wall;” (2) “Determining how care should be delivered was a juggling act;” (3) “Balancing supply and demand;” and (4) “The unique costs of being immunocompromised during a global pandemic.” The pandemic impacted social relationships for LT patients, especially through the use of virtual care. Several factors hindered access to care for LT patients. Provider participants highlighted how there were less transplants during the pandemic which created a backlog in transplant surgeries. Fear of COVID‐19 meant that some LT patients were hesitant to seek healthcare services, resulting in later‐term health consequences. A need for mental health services was identified among this population despite an apparent lack of available services. Participants highlighted the gap in COVID‐19 resources that now exists for this population since testing and treatments are no longer as readily available. Conclusions: In conclusion, provider participants did the best that they could with the circumstances they faced to provide high‐quality care to LT patients. However, while patient participants were generally understanding of circumstances, LT care suffered as a result of the COVID‐19 pandemic. Care for this population generally needs to be in‐person, but there is nuance surrounding this recommendation due to LT patients’ immunocompromised nature. Health system leaders can leverage our findings to implement learnings from the pandemic and continue to improve services for the ever‐growing LT population.

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)0,000
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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