Applying a Health Equity Lens to Virtual Primary Care for Socially Vulnerable Groups During the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In primary care, patients seek care for all their comorbidities, not just for a solitary, defining, major health condition. Making primary care available to all population segments helps maintain a community's or entire population's health. However, many disaster planning documents do not adequately consider social determinants of health and community diversity that underpin primary care and therefore fall short of planning for primary care delivery during a disaster. Vulnerability to disaster is more than simply physical presence during a natural hazard, but also considers social factors surrounding individuals and communities that dictate how likely they are to be harmed and suffer losses. To understand the utility of virtual primary care in a disaster setting for all groups, including socially vulnerable patients, this study was conducted in Calgary, Alberta, with data obtained from the Mosaic Primary Care Network (MPCN), one of 40 Primary Care Networks in Alberta. The data were collected within MPCN as part of routine research and process evaluation. Two datasets were obtained; one with patient-level data and one with provider-level data. A total of ~531,000 patient encounters were recorded between June 1, 2018, and June 30, 2022, to which a material deprivation index could be applied. Primary care delivery through virtual care favoured higher SES patients that could access technology, possessed digital literacy, and had low-barrier communication abilities. Select social groups were more affected than others; three of the most affected were older, male, and the most materially deprived. Systemic and individual-level barriers were identified. The findings of this study confirm that the individuals that comprise vulnerable groups do indeed engage with primary care differently than non-vulnerable groups and that a pivot to entirely virtual care in disaster situations does not take health equity into account.
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 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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».