10‐year evaluation of the use of medical abortion through telemedicine: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a descriptive overview and evaluate changes in the use and outcome of abortions provided worldwide by telemedicine in the past 10 years. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Multi-country. POPULATION/SAMPLE: 30 344 women who completed the follow-up survey of the telemedical abortion service Women on Web from January 2009 till January 2020. METHODS: Analyses of follow-up surveys, binary logistic regressions to test the association between year and outcomes. MAIN OUTCOME MEASURES: Rate of complete abortions, surgical interventions, ongoing pregnancies, blood transfusions per year, socio-economic situation, knowledge on medical abortion, acceptability of receiving service, appropriateness of method and the likelihood of recommending the service to a friend. RESULTS: Medical abortions were provided to 81 683 women, of whom 30 344 (37.2%) completed the follow-up survey. In total, 26 076 women reported doing the medical abortion, of whom 1.5% reported an ongoing pregnancy, 10.2% a surgical intervention and 0.6% a blood transfusion. Acceptability of the service was 99%, and 59.2% of the users reported previous knowledge of medical abortion. We found a significant increase in complete abortions in 2019 (odds ratio 1.92; 95% CI 1.59-2.31) and decrease in surgical interventions (odds ratio 0.49; 95% CI 0.40-0.60) compared with 2009. CONCLUSION: Low follow-up rates present a limitation in analysing trends in telemedical abortion usage. However, our findings suggest that it is a highly acceptable method around the world and that there has been an increase in complete abortions by telemedical abortions and a decrease in surgical interventions in the last 10 years. TWEETABLE ABSTRACT: In the last 10 years, there has been an increase in complete abortions and decrease in surgical interventions of telemedical abortion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».