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Enregistrement W4414914987 · doi:10.13162/hro-ors.v12i2.6688

Enhancing Health Care Access in Rural and Remote Communities: An Environmental Scan of Virtual Health Innovations in British Columbia

2025· article· en· W4414914987 sur OpenAlexaffvenueabout
Brian Martin, Alison James, C. Madeline Mitchell, Nelly D. Oelke, Anurag Singh, Femke Hoekstra

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of VictoriaOkanagan University CollegeAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of British Columbia, Okanagan CampusBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRural healthChristian ministryHealth careHealth policyRural areaSWOT analysisHealth servicesVariety (cybernetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aligning with British Columbia (BC)’s Ministry of Health mandate, virtual health innovations have the potential to reduce health inequities and improve health care services in rural and remote communities. Understanding the current state of the implementation of virtual health innovations in rural and remote communities can inform future research, implementation, and policy priorities. We conducted an environmental scan and identified 70 unique virtual health innovations implemented in BC’s rural and remote communities in the past 10 years. An example of an innovation supported by the Ministry of Health is the Real Time Virtual Support pathways, which have been implemented across the province to assist rural health professionals in emergency, pediatric, maternity, and newborn care. While a variety of initiatives are being implemented across different regions, they often operate in isolation. Building on previous successes and our own reflections, this paper highlights the need to enhance partnerships and strengthen relationships among policy-makers, health authorities, researchers, industry partners, and communities. This underscores the need for more integrated and collaborative efforts to transform and improve health care services and access in rural and remote areas. The findings of the SWOT analyses can be used to inform future research, implementation, and policy priorities and related activities. Les innovations en santé virtuelle ont la capacité de réduire les iniquités en santé et d’amélio-rer les services de santé dans les communautés rurales et éloignées, en accord avec le mandat du Ministère de la Santé de la CB. Comprendre l’état actuel de la mise en œuvre de ces innovations virtuelles de la santé dans les communautés rurales et éloignées peut éclairer les priorités futures de la recherche et de la mise en œuvre, ainsi que les politiques prioritaires. Nous avons mené une analyse de l’environnement et identifié 70 innovations uniques en santé virtuelle, mises en œuvre dans les communautés rurales et éloignées de la CB au cours des 10 dernières années. Un exemple d'innovation soutenue par le Ministère de la Santé est les parcours de soutien virtuel en temps réel, qui ont été mis en œuvre à travers la province pour soutenir les professionnels de la santé ruraux dans les domaines des soins d’urgence en pédiatrie, maternité, et néonatal. Bien que de nombreuses initiatives soient mises en œuvre dans différentes régions, elles sont administrées souvent de manière isolée les unes des autres. En s'appuyant sur les succès passés et nos réflexions, cet article met en avant la nécessité d’améliorer les partenariats et de renforcer les relations entre les législateurs, les autorités de santé, les chercheurs, les partenaires industriels, et les communautés. Cela souligne le besoin d’efforts plus intégrés et collaboratifs afin de transformer et d’améliorer l’accès et la qualité des services de santé dans les communautés rurales et éloignées. Les conclusions de l’analyse SWOT peuvent être utilisées pour éclairer les recherches futures, les mises en œuvre, ainsi que les politiques prioritaires et les activités connexes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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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