Virtual care use in Canada: Variation across sociodemographic and health-related factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic changed how Canadians accessed health care, increasing their use of virtual services. While virtual care use decreased after the pandemic lockdowns, it continues to play an important role in health care delivery. More information is needed about variations in virtual care use by sociodemographic and health characteristics. Data and methods: Data from the 2023 Canadian Social Survey - Quality of Life, Virtual Health Care and Trust were used. Descriptive statistics estimated the types of health care appointments individuals had in the past 12 months, access to virtual care, the types of health care providers consulted virtually, and the reasons individuals declined virtual appointments. Multivariate analyses examined whether sociodemographic and health characteristics were associated with patients' virtual care use. Results: Over half of patients (57.5%) had in-person appointments only, 5.3% had virtual appointments only, and over one-third (37.2%) had both types of appointments. Of individuals who sought or were offered virtual care, 78.5% had a virtual appointment. Most virtual care users consulted a family doctor, general practitioner, or nurse practitioner only (62.1%). Higher education, not having a regular health care provider, and multimorbidity were positively associated with virtual care use. Greater comfort with in-person appointments was the most common reason for declining virtual care. Interpretation: While many individuals in Canada accessed virtual care, only a small proportion had virtual appointments only. Virtual care use varied by some sociodemographic and health factors, such as education and multimorbidity. Technological barriers were not a common reason for declining virtual appointments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».