Enhancing Health Care Access in Rural and Remote Communities: An Environmental Scan of Virtual Health Innovations in British Columbia
Bibliographic record
Abstract
Aligning with British Columbia (BC)’s Ministry of Health mandate, virtual health innovations have the potential to reduce health inequities and improve health care services in rural and remote communities. Understanding the current state of the implementation of virtual health innovations in rural and remote communities can inform future research, implementation, and policy priorities. We conducted an environmental scan and identified 70 unique virtual health innovations implemented in BC’s rural and remote communities in the past 10 years. An example of an innovation supported by the Ministry of Health is the Real Time Virtual Support pathways, which have been implemented across the province to assist rural health professionals in emergency, pediatric, maternity, and newborn care. While a variety of initiatives are being implemented across different regions, they often operate in isolation. Building on previous successes and our own reflections, this paper highlights the need to enhance partnerships and strengthen relationships among policy-makers, health authorities, researchers, industry partners, and communities. This underscores the need for more integrated and collaborative efforts to transform and improve health care services and access in rural and remote areas. The findings of the SWOT analyses can be used to inform future research, implementation, and policy priorities and related activities. Les innovations en santé virtuelle ont la capacité de réduire les iniquités en santé et d’amélio-rer les services de santé dans les communautés rurales et éloignées, en accord avec le mandat du Ministère de la Santé de la CB. Comprendre l’état actuel de la mise en œuvre de ces innovations virtuelles de la santé dans les communautés rurales et éloignées peut éclairer les priorités futures de la recherche et de la mise en œuvre, ainsi que les politiques prioritaires. Nous avons mené une analyse de l’environnement et identifié 70 innovations uniques en santé virtuelle, mises en œuvre dans les communautés rurales et éloignées de la CB au cours des 10 dernières années. Un exemple d'innovation soutenue par le Ministère de la Santé est les parcours de soutien virtuel en temps réel, qui ont été mis en œuvre à travers la province pour soutenir les professionnels de la santé ruraux dans les domaines des soins d’urgence en pédiatrie, maternité, et néonatal. Bien que de nombreuses initiatives soient mises en œuvre dans différentes régions, elles sont administrées souvent de manière isolée les unes des autres. En s'appuyant sur les succès passés et nos réflexions, cet article met en avant la nécessité d’améliorer les partenariats et de renforcer les relations entre les législateurs, les autorités de santé, les chercheurs, les partenaires industriels, et les communautés. Cela souligne le besoin d’efforts plus intégrés et collaboratifs afin de transformer et d’améliorer l’accès et la qualité des services de santé dans les communautés rurales et éloignées. Les conclusions de l’analyse SWOT peuvent être utilisées pour éclairer les recherches futures, les mises en œuvre, ainsi que les politiques prioritaires et les activités connexes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".