Healthcare Provider Narratives of the Impacts of the COVID-19 Pandemic on Pregnant and Parenting Youth in Canada: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic led to significant challenges for healthcare providers working with pregnant and parenting youth. However, the impacts of the pandemic on this population and healthcare services from the perspective of healthcare providers are not well documented in Canada. We examined the narratives and experiences of healthcare providers regarding these impacts and explored the challenges to service provision. Using a qualitative interpretative description (ID) approach, we recruited 25 health and service providers from Alberta, Ontario, and British Columbia for individual qualitative interviews. Our analysis resulted in three themes: complexities of health service provision during COVID-19, healthcare providers’ accounts of impacts on pregnant and parenting youth, and leveraging challenges into opportunities for service provision. Participants described the influence of pandemic policies and distancing measures on accessibility of health services, availability of healthcare resources and personnel, and well-being of their clients. They also reported increased mental health issues, isolation, and exacerbation of inequities within this population. Providers highlighted the role of telemedicine in ensuring some degree of continuity of care. Additionally, they commented on service adaptations to address the evolving needs of their clients. Our findings underline the need for a resilient and adaptable healthcare system that can better support the needs of vulnerable populations during crises.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».