No test medical abortion – a review of the evidence on selective use of preabortion testing
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The last decade has seen a cascade of different telemedicine models for medical abortion (MA) being tested and implemented. Among these service delivery models is the 'no-test' MA model, in which care is provided remotely and eligibility for the MA is based on history alone. The purpose of this review is to provide an overview of the existing evidence for no-test MA. RECENT FINDINGS: The evidence base for no-test MA relies heavily on cohort and noncomparative studies predominantly from high resource settings. Recent findings indicate that no-test MA is safe, effective, and highly acceptable. Diagnoses of ectopic pregnancy and underestimation of gestational age were rare. Identified advantages included shortening time to access MA and mitigating access barriers such as cost, and geographical barriers. Abortion seekers valued omitting the ultrasound citing reasons such as privacy concerns, costs, more flexibility, and control. The impacts of no-test MA on unscheduled postabortion contacts and visits and on contraceptive use were unclear due to limited evidence. SUMMARY: No-test MA can be provided to complement other care pathways including those with some or no in-person care. Further research is needed to allow for widespread adoption of no-test MA and scale-up in a variety of contexts, including low-resource settings.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».