Impacts of COVID-19 on contraceptive and abortion services in low- and middle-income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disproportionate effects on people living in low- and middle-income countries (LMICs), exacerbating weak health systems. We conducted a scoping review to identify, map, and synthesise studies in LMICs that measured the impact of COVID-19 on demand for, provision of, and access to contraceptive and abortion-related services, and reproductive outcomes of these impacts. Using a pre-established protocol, we searched bibliographic databases (December 2019-February 2021) and key grey literature sources (December 2019-April 2021). Of 71 studies included, the majority (61%) were not peer-reviewed, and 42% were based in Africa, 35% in Asia, 17% were multi-region, and 6% were in Latin America and the Caribbean. Most studies were based on data through June 2020. The magnitude of contraceptive service-related impacts varied widely across 55 studies (24 of which also included information on abortion). Nearly all studies assessing changes over time to contraceptive service provision noted declines of varying magnitude, but severe disruptions were relatively uncommon or of limited duration. Twenty-six studies addressed the impacts of COVID-19 on abortion and postabortion care (PAC). Overall, studies found increases in demand, reductions in provision and increases in barriers to accessing these services. The use of abortion services declined, but the use of PAC was more mixed with some studies finding increases compared to pre-COVID-19 levels. The impacts of COVID-19 varied substantially, including the country context, health service, and population studied. Continued monitoring is needed to assess impacts on these key health services, as the COVID-19 pandemic evolves.
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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 | 0,017 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».