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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».