Retaining women in a prenatal care randomized controlled trial in Canada: implications for program planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Challenges to retention in prenatal care seem to exist under both universal systems of care, as in Canada, and non-universal systems of care, as in the United States. However, among populations being served by a system of publicly funded health care, the barriers are less well understood and universal uptake of prenatal services has not been realized. Determining the characteristics of women who dropped out of a prenatal care randomized controlled trial can help identify those who may need alternate retention and service approaches. METHODS: In this study, pregnant women were randomized to: a) current standard of care; b) 'a' plus nursing support; or c) 'b' plus a paraprofessional home visitor. 16% of 2,015 women did not complete all three telephone interviews (197 dropped out and 124 became unreachable). Responders were compared to non-responders on demographics, lifestyle, psychosocial factors, and life events using chi-squared tests. Logistic regression models were constructed using stepwise logistic regression to determine the probability of not completing the prenatal program. RESULTS: Completion rates did not differ by intervention. In comparison to responders, non-responders were more likely to be younger, less educated, have lower incomes, smoke, have low social support, have a history of depression, and have separated or divorced parents (all p < 0.05). Unreachable women were more likely to be single, use drugs, report distress and adverse life events (all p < 0.05). Non-Caucasian women were more likely to drop out (p = 0.002). Logistic regression modeling indicated that independent key risk factors for dropping out were: less than high school education, separated or divorced parents, lower social support, and being non-Caucasian. Pregnant women who were single/separated/divorced, less than 25 years old, had less than high school education, earned less than $40,000 in annual household income, and/or smoked had greater odds of becoming unreachable at some point during pregnancy and not completing the study. CONCLUSION: Women at risk due to lifestyle and challenging circumstances were difficult to retain in a prenatal care study, regardless of the intervention. For women with complex health, lifestyle and social issues, lack of retention may reflect incongruence between their needs and the program. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials ISRCTN64070727.
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 | 0,037 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».