Effective healthcare coverage in Canada: The caring and responding in Edmonton project
Notice bibliographique
Résumé
Despite the progress towards Universal Health Coverage (UHC) in Canada, individuals experiencing socioeconomic disadvantages continue to face barriers to accessing necessary health services. This study explored the observational insights of social care providers (SCPs), who regularly engage with vulnerable populations and healthcare systems, to better understand these barriers in Edmonton, Canada. A qualitative descriptive design was employed, guided by COREQ criteria. Purposive sampling recruited SCPs from 22 community organizations serving Indigenous community members and people experiencing homelessness, substance use, and immigration-related challenges. Deductive thematic analysis, structured around the Effective Coverage (EC) framework, was used to analyze interview data. A coding framework was developed a priori, and inductive coding identified interpretive themes within each EC category. Sixty-five SCPs participated. Findings were organized into four EC categories: service availability, accessibility, acceptability, and utilization. Within these, ten themes were identified: insufficient service capacity, restrictive access policies, service denial, unaffordable care, transportation barriers, racism, stigma, patient-related deterrents to seeking care, language barriers, and barriers to navigating the healthcare system. These themes illustrate how institutional policies, resource limitations, and communication challenges intersect with socioeconomic disadvantages to hinder access to and quality of care. SCPs also described how their organizations often intervene to help clients overcome these barriers. SCPs can provide valuable observational insights into healthcare access barriers. While these perspectives do not represent direct patient accounts, they offer critical input for designing policy interventions to improve UHC. Applying the EC framework may enhance equity and support continuous quality improvement. • Despite ideal universal health coverage in Canada, accessing health services can be challenging. • People experiencing socioeconomic disadvantages are particularly affected. • Many barriers can impact service availability, accessibility, acceptability, and utilization. • Utilizing the effective coverage model to assess these barriers is beneficial. • Health policy interventions might be needed to ensure universal health coverage for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».