Global impacts of COVID‐19 pandemic on sexual and reproductive health services: An international comparative study on primary care from the INTRePID Consortium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand how the COVID-19 pandemic has impacted sexual and reproductive health (SRH) visits. DESIGN: An ecological study comparing SRH services volume in different countries before and after the onset of the COVID-19 pandemic. SETTING: Seven countries from the INTernational ConsoRtium of Primary Care BIg Data Researchers (INTRePID) across four continents. POPULATION: Over 3.8 million SRH visits to primary care physicians in Australia, China, Canada, Norway, Singapore, Sweden and the USA. METHODS: Difference in average SRH monthly visits before and during the pandemic, with negative binomial regression modelling to compare predicted and observed number of visits during the pandemic for SRH visits. MAIN OUTCOME MEASURES: Monthly number of visits to primary care physicians from 2018 to 2021. RESULTS: During the pandemic, the average volume of monthly SRH visits increased in Canada (15.6%, 99% CI 8.1-23.0%) where virtual care was pronounced. China, Singapore, Sweden and the USA experienced a decline (-56.5%, 99% CI -74.5 to -38.5%; -22.7%, 99% CI -38.8 to -6.5%; -19.4%, 99% CI -28.3 to -10.6%; and -22.7%, 99% CI -38.8 to -6.5%, respectively); while Australia and Norway showed insignificant changes (6.5%, 99% CI -0.7 to -13.8% and 1.7%, 99% CI -6.4 to -9.8%). The countries that maintained (Australia, Norway) or surpassed (Canada) pre-pandemic visit rates had the greatest use of virtual care. CONCLUSIONS: In-person SRH visits to primary care decreased during the pandemic. Virtual care seemed to counterbalance that decline. Although cervical cancer screening appeared insensitive to virtual care, strategies such as incorporating self-collected samples for HPV testing may provide a solution in a future pandemic.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».