Facilitators and Barriers to Accessing Antifibrinolytic and Iron Therapies for Patients Who Menstruate - a Global Healthcare Provider Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heavy menstrual bleeding (HMB) negatively impacts quality of life directly and indirectly due to symptoms associated with resultant iron deficiency (ID) and iron deficiency anemia (IDA). Antifibrinolytics, to decrease blood loss, and iron supplementation, to replace deficits, should be cornerstones of HMB management. Despite an abundance of evidence supporting their effectiveness and safety, clear, consistent guidance on treating HMB and secondary ID/IDA is lacking which renders access to care suboptimal and inequitable. Objective: To identify barriers and facilitators to health care provider (HCP) access of oral antifibrinolytic agents and iron supplementation for patients with HMB globally. Methods: We conducted a global survey on HCPs' experience in accessing antifibrinolytics, oral and intravenous (IV) iron. Participants were identified via snowball sampling using professional connections and/or social media. Descriptive analysis was used. Given the voluntary nature of our survey, the total number of responses varied with each question. This study was approved by the institutional research ethics board. Results: A total of 113 HCPs responded, and practiced in North America (74%), Europe (17%), Central and South America (2%), Middle East (2%), Africa (1%), and Australia (1%). Specialties included obstetrics and gynecology (41%), hematology (21%), family medicine (16%), internal medicine (11%), pediatrics (9%), and maternal fetal medicine (1%). See Figures 1 and 2 for antifibrinolytic and iron barriers by region, respectively. Antifibrinolytic Top Global Barriers: survey respondents reported product monograph contraindications (50/103, 49%), prescription requirement (46/103, 45%), lack of insurance coverage (34/103, 33%), patient safety concerns and drug cost (both 33/103, 32%). Antifibrinolytic Top Global Facilitators: HCPs reported access to websites for knowledge translation (35/85, 41%), readily available education materials (27/85, 32%), and drug access navigators (16/85, 19%). Oral Iron Top Barriers: HCPs reported patient concern regarding adverse effects of oral iron (64/101, 63%), inappropriately low ferritin reference ranges (38/101, 38%), drug cost (36/101, 36%), lack of private insurance coverage (27/101, 27%), and lack of public insurance coverage (26/101, 26%). Oral Iron Top Facilitators: HCPs reported readily available education materials (43/82, 52%), websites for knowledge translation (33/82, 40%), and drug access navigators (19/82, 23%). IV Iron Top Barriers: HCPs reported lack of infusion center capacity (58/101, 57%), drug cost (51/101, 51%), administrative burden (50/101, 50%), lack of public insurance coverage (40/101, 40%), and lack of private insurance coverage (37/101, 37%). IV Iron Top Facilitators: HCPs reported publicly funded infusion clinics (55/99, 56%), private infusion clinics (29/99, 29%), readily available education materials (25/99, 25%), websites for knowledge translation (23/99, 23%), and drug access navigators (21/99, 21%). Conclusions: Despite geographical variability in funding of health services and medications, there was a surprising consistency in the top reported barriers and facilitators to antifibrinolytic and iron access among international survey respondents. A key limitation is the predominant representation from North American and European countries. Further research in other regions is needed to allow us to gauge and address global barriers and facilitators more comprehensively.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».