Evaluating Patient Experience with Integrated Virtual Care (IVC), a Hybrid Primary Care Model in Rural Ontario, Canada: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canada faces a primary care crisis, especially in rural regions. In Ontario, the innovative, Integrated Virtual Care (IVC) program is a hybrid care model that enrolls patients with a family physician working predominantly remotely, while also embedded in a local Family Health Team, blending virtual and in-person care. OBJECTIVE: To evaluate the experience of patients enrolled in IVC. METHODS: We conducted a cross-sectional survey in a rural region in eastern Ontario, Canada. Participants included individuals enrolled in IVC for a minimum of 6 months. Primary outcome measures focused on patient experience with IVC, including satisfaction, access, self-reported health, and healthcare utilization. We also examined representativeness of survey respondents. RESULTS: 198 of 790 patients responded (response rate of 25.1%). Overall satisfaction was high, with 85% reporting being very satisfied or satisfied with IVC. Experiencing issues with virtual care was significantly associated with satisfaction. Survey respondents were generally older, Caucasian, and higher users of the healthcare system compared to a group of all those eligible to complete the survey. CONCLUSION: This study indicates high patient satisfaction with IVC among survey respondents. These insights can inform the expansion of innovative hybrid care models to meet the needs of underserved, rural populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».