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Enregistrement W7162668317 · doi:10.17605/osf.io/vjz2w

Mapping the Landscape of Rural and Remote Health Services: Review of Review

2025· article· W7162668317 sur OpenAlexaffabout
Abhisha M. Rathod, Femke Hoekstra

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careWorkforceService delivery frameworkRural areaWork (physics)Service (business)TelemedicineService provider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural and remote communities in Canada, and globally, face long-standing disparities in healthcare access, delivery, and outcomes. Geographic isolation, insufficient infrastructure, provider shortages, and socio-economic challenges create systemic barriers that compromise the quality and continuity of care for rural populations. In many rural and remote regions, persistent healthcare workforce shortages, frequent service disruptions, and limited access to emergency care underscore critical gaps in policy and service delivery. At the same time, emerging service models such as virtual care, mobile clinics, and integrated care pathways offer new avenues to address these persistent inequities. However, there remains a lack of systematic evidence to determine which innovations work best, for whom, and under what circumstances. This review of reviews aims to systematically identify and synthesize the peer-reviewed literature on rural and remote health services. The objectives are to: 1. Summarize the current state of healthcare services and healthcare services research in rural and remote settings. 2. Identify key themes, barriers, enablers, and service delivery innovations. 3. Identify research gaps and support the development of policy recommendations which will be used to inform the development of the research agenda in British Columbia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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