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Enregistrement W4391717365 · doi:10.1111/ppe.13050

Inequalities in access to prenatal care during the COVID‐19 pandemic: Analysis of a population‐based cohort

2024· article· en· W4391717365 sur OpenAlexafffundabout
Erin Hetherington, Elizabeth Darling, Sam Harper, Francis Nguyen, Laura Schummers, Wendy V. Norman

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineResidencePrenatal careDemographyPandemicImmigrationConfidence intervalCohortPopulationCohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsEnvironmental healthGeographyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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