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Enregistrement W2983729485 · doi:10.1186/s40814-019-0520-8

Implementation of mifepristone medical abortion in Canada: pilot and feasibility testing of a survey to assess facilitators and barriers

2019· article· en· W2983729485 sur OpenAlexafffundabout
Courtney Devane, Regina Renner, Sarah Munro, Édith Guilbert, Sheila Dunn, Marie-Soleil Wagner, Wendy V. Norman

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineWomen's Health Research InstituteUniversity of TorontoInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCollege of Family Physicians of CanadaAssociation des pharmaciens du CanadaProvincial Health Services AuthorityInstitute of Population and Public HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedical abortionMedicineMisoprostolFamily medicineOperationalizationDelphi methodNursingHealth careService delivery frameworkMedical educationAbortionService (business)BusinessPolitical sciencePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Direct primary care provision of first-trimester medical abortion could potentially address inequitable abortion access in Canada. However, when Health Canada approved the combination medication Mifegymiso® (mifepristone 200 mg/misoprostol 800 mcg) for medical abortion in July 2015, we hypothesized that the restrictions to distribution, prescribing, and dispensing would impede the uptake of this evidence-based innovation in primary care. We developed and pilot-tested a survey related to policy and practice facilitators and barriers to assess successful initiation and ongoing clinical provision of medical abortion service by physicians undertaking mifepristone training. Additionally, we explored expert, stakeholder, and physician perceptions of the impact of facilitators and barriers on abortion services throughout Canada. METHODS: In phase 1, we developed a survey using 2 theoretical frameworks: Greenhalgh's conceptual model for the Diffusion of Innovations in health service organizations (which we operationalized) and Godin's framework to assess the impact of professional development on the uptake of new practices operationalized in Légaré's validated questionnaire. We finalized questions in phase 2 using the modified Delphi methodology. The survey was then tested by an expert panel of 25 nationally representative physician participants and 4 clinical content experts. Qualitative analysis of transcripts enriched and validated the content by identifying these potential barriers: physicians dispensing the medication, mandatory training to become a prescriber, burdens for patients, lack of remuneration for mifepristone provision, and services available in my community. To assess the usability and reliability of the online survey, in phase 3, we pilot-tested the survey for feasibility. RESULTS: We developed and tested a 61-item Mifepristone Implementation Survey suitable to study the facilitators and barriers to implementation of mifepristone first-trimester medical abortion practice by physicians in Canada. CONCLUSIONS: Our team operationalized Greenhalgh's theoretical framework for Diffusion of Innovations in health systems to explore factors influencing the implementation of first-trimester medical abortion provision. This process may be useful for those evaluating other health system innovations. Identification of facilitators and barriers to implementation of mifepristone practice in Canada and knowledge translation has the potential to inform regulatory and health system changes to support and scale up facilitators and mitigate barriers to equitable medical abortion provision.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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