Policy and practices in primary care that supported the provision and receipt of care for older persons during the COVID-19 pandemic: a qualitative case study in three Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The effects of the COVID-19 pandemic on older adults were felt throughout the health care system, from intensive care units through to long-term care homes. Although much attention has been paid to hospitals and long-term care homes throughout the pandemic, less attention has been paid to the impact on primary care clinics, which had to rapidly change their approach to deliver timely and effective care to older adult patients. This study examines how primary care clinics, in three Canadian provinces, cared for their older adult patients during the pandemic, while also navigating the rapidly changing health policy landscape. Methods A qualitative case study approach was used to gather information from nine primary care clinics, across three Canadian provinces. Interviews were conducted with primary care providers (n = 17) and older adult patients (n = 47) from October 2020 to September 2021. Analyses of the interviews were completed in the language of data collection (English or French), and then summarized in English using a coding framework. All responses that related to COVID-19 policies at any level were also examined. Results Two main themes emerged from the data: (1) navigating the noise: understanding and responding to public health orders and policies affecting health and health care, and (2) receiving and delivering care to older persons during the pandemic: policy-driven challenges & responses. Providers discussed their experiences wading through the health policy directives, while trying to provide good quality care. Older adults found the public health information overwhelming, but appreciated the approaches adapted by primary care clinics to continue providing care, even if it looked different. Conclusions COVID-19 policy and guideline complexities obliged primary care providers to take an important role in understanding, implementing and adapting to them, and in explaining them, especially to older adults and their care partners.
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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».