Inequalities in access to prenatal care during the COVID‐19 pandemic: Analysis of a population‐based cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Before the COVID-19 pandemic, access to prenatal care was lower among some socio-demographic groups. This pandemic caused disruptions to routine preventative care, which could have increased inequalities. OBJECTIVES: To investigate if the COVID-19 pandemic increased inequalities in access to prenatal care among those who are younger, live in rural areas, have a lower socio-economic situation (SES) and are recent immigrants. METHODS: We used linked administrative datasets from ICES to identify a population-based cohort of 455,245 deliveries in Ontario from January 2018 to December 2021. Our outcomes were first-trimester prenatal visits, first-trimester ultrasound and adequacy of prenatal care. We used joinpoint analysis to examine outcome time trends and identify trend change points. We stratified analyses by age, rural residence, SES and recent immigration, and examined risk differences (RD) with 95% confidence intervals (CI) between groups at the beginning and end of the study period. RESULTS: For all outcomes, we noted disruptions to care beginning in March or April 2020 and returning to previous trends by November 2020. Inequalities were stable across groups, except recent immigrants. In July 2017, 65.0% and 69.8% of recent immigrants and non-immigrants, respectively, received ultrasounds in the first trimester (RD -4.8%, 95% CI -8.0, -1.5). By October 2020, this had increased to 75.4%, with no difference with non-immigrants (RD 0.4%, 95% CI -2.4, 3.2). Adequacy of prenatal care showed more intensive care as of November 2020, reflecting a higher number of visits. CONCLUSIONS: We found no evidence that inequalities between socio-economic groups that existed prior to the pandemic worsened after March 2020. The pandemic may be associated with increased access to care for recent immigrants. The introduction of virtual visits may have resulted in a higher number of prenatal care visits.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».