Length of Postpartum Hospital Stays During COVID-19: Findings From a Convergent Parallel Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the length of postpartum hospitalization for live births during the COVID-19 pandemic and explored how pandemic circumstances influenced postpartum hospital experiences. METHODS: We conducted a cross-provincial, convergent parallel mixed-methods study in Ontario (ON) and British Columbia (BC), Canada. We included birthing persons (BPs) with an in-hospital birth in ON from 1 January to 31 March 2019, 2021, and 2022 (quantitative), and BPs (≥18 years) in ON or BC from 1 May 2020 to 1 December 2021 (qualitative). We linked multiple health administrative datasets at ICES and developed multivariable linear regression models to examine the length of hospital stay (quantitative). We conducted semi-structured interviews using qualitative descriptive to understand experiences of postpartum hospitalization (qualitative). Data integration occurred during design and interpretation. RESULTS: Relative to 2019, postpartum hospital stays decreased significantly by 3.29 hours (95% CI -3.58 to -2.99; 9.2% reduction) in 2021 and 3.89 hours (95% CI -4.17 to -3.60; 9.0% reduction) in 2022. After adjustment, factors associated with shortened stays included: giving birth during COVID-19, social deprivation (more ethnocultural diversity), midwifery care, multiparity, and lower newborn birth weight. Postpartum hospital experiences were impacted by risk perception of COVID-19 infection, clinical care and hospital services/amenities, visitor policies, and duration of stay. CONCLUSIONS: Length of postpartum hospital stays decreased during COVID-19, and qualitative findings described unmet needs for postpartum services. The integration of large administrative and interview data expanded our understanding of observed differences. Future research should investigate the impacts of shortened stays on health service outcomes and personal experiences.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».