Barriers and factors associated with significant delays to initial consultation and treatment for infertile patients and partners of infertile patients
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH QUESTION: What are the key drivers and barriers for infertile patients and their partners to see an infertility specialist and initiate treatment? DESIGN: An online, international, 30-minute quantitative survey collected data from 1944 respondents from nine countries. Respondents were infertile patients (n = 1037) or partners of infertile patients (n = 907; but not necessarily partners of the patient sample), at different stages of the treatment journey. RESULTS: The overall average times were 3.2 years to receiving a medical infertility diagnosis, 2.0 years attempting to achieve pregnancy without assistance before treatment, and 1.6 years of treatment before successful respondents achieved pregnancy. The most common driver for considering treatment after a consultation (n = 1025) was an equal desire within the couple to have a child (40.8%). Of the partners (n = 356), 29.8% reported that transparency of information from healthcare professionals about treatment expectations was important. A significantly higher proportion of respondents seeking treatment reported that healthcare professionals offered supportive services (61.2%) and mental health services (62.0%), than of the 207 respondents who did not seek treatment (32.4% and 36.7%, respectively; P < 0.001). Perceived cost was the most commonly reported barrier for respondents not seeking a consultation (37.5% of n = 352) or treatment (42.0% of n = 207). Of the 95 respondents who discontinued treatment, 34.7% discontinued due to the financial impact. CONCLUSIONS: Respondents reported significant delays to seeking treatment, probably negatively impacting the chances of achieving pregnancy. Motivational coherence within couples was a key driver and cost of treatment was the main barrier. Reported supportive service offerings by healthcare professionals were significantly associated with continuation of the treatment journey.
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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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».