Where Do Reproductive-Aged Women Want to Get Contraception?
Notice bibliographique
Résumé
Background: People's preferences regarding how they want to obtain contraception should be considered when building and refining high-quality contraceptive care programs, especially in light of recent shifts to incorporate more telehealth options into contraceptive care due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: Our study is a cross-sectional analysis of population-representative surveys conducted between November 2019 and August 2020 among women aged 18–44 years in Arizona ( N = 885), New Jersey ( N = 952), and Wisconsin ( N = 967). We use multivariable logistic regression to identify characteristics associated with each of five contraception source preference groups (in-person via health care provider, offsite with a provider via telemedicine, offsite without a provider via telehealth, at a pharmacy, or via innovative strategies), and we examine associations between contraceptive care experiences and perceptions and each preference group. Results: Across states, most respondents (73%) expressed preferences for obtaining contraception via more than one source. One quarter indicated a narrow preference for obtaining contraception in-person from a provider, 19% expressed interest in doing so offsite with a provider via telemedicine, 64% for doing so offsite without a provider via telehealth, 71% reported interest in pharmacy-based contraception, and 25% indicated interest in getting contraception through innovative strategies. Those who had experienced nonperson-centered contraceptive counseling reported higher levels of interest in telehealth and innovative sources, and those who expressed mistrust in the contraceptive care system had higher levels of preferring to obtain contraception offsite, via telemedicine, telehealth, and other innovative avenues. Conclusions: Policies that ensure access to a diversity of contraceptive sources, which acknowledge and address people's past experiences of contraceptive care, have the greatest likelihood of closing the gap between people's contraceptive access preferences and realities.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».