Telemedicine for First-Trimester Medical Abortion in Canada: Results of a 2019 Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Telemedicine has the potential to improve abortion access disparities in Canada. We aimed to explore the provision of telemedicine for first-trimester medical abortion and related barriers in 2019. Methods: We conducted a national, cross-sectional, anonymized, web-based survey of clinicians who provided abortion care in 2019 in Canada. We distributed our survey through professional health organizations to maximize identification of possible eligible respondents and used a modified Dillman technique to foster responses. Questions elicited provider demographics, clinical characteristics, including telemedicine first-trimester medical abortion and perceived related barriers. Descriptive statistics were analyzed using R software. Results: Among 465 respondents, 388 reported providing first-trimester medical abortion across Canada; 44.0% reported experience using telemedicine for some components of care: 49.3% of primary care clinicians and 28.7% of specialists. Telemedicine was used for initial consultation (86.0%), prescription (82.2%), or follow-up (92.2%). The median percentage of telemedicine providers' patients who underwent a dating ultrasound was 90.0. The majority usually followed up with patients through quantitative human chorionic gonadotropin (hCG) (84.2%). Seventy-eight percent perceived barriers to telemedicine; the most common being inability to confirm gestational age with ultrasound (43.0%), and lack of provincial telemedicine abortion fee code to pay practitioners (30.2%), timely access to serum hCG testing (24.6%), and nearby emergency services (23.3%). Discussion: In 2019, fewer than half of respondents reported providing some aspects of first-trimester medical abortion through telemedicine and the majority perceived barriers. Our results can inform knowledge translation activities to reduce barriers and increase telemedicine abortion care in Canada.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».