Assessing the impact of the COVID-19 pandemic on uptake and experiences of gestational diabetes mellitus screening in Ontario: A parallel convergent mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common medical complication of pregnancy that leads to adverse outcomes for both infants and pregnant people. Early detection and treatment can mitigate these negative outcomes. The COVID-19 pandemic strained healthcare and laboratory services, including GDM screening programs. Adapted GDM screening guidelines were introduced in many jurisdictions. This study examined changes in uptake, modality, and experiences of GDM screening in Ontario, Canada during the COVID-19 pandemic. METHODS: This convergent mixed-method study involved a population-based retrospective cohort analysis of Ontario-based health administrative data to describe and compare gestational diabetes screening rates among 85,228 individuals with live, in-hospital births between January 1-March 31 before (2019) and during the COVID-19 pandemic (2021 and 2022). Descriptive analyses were conducted for GDM screening pathways aligning with usual and pandemic-adapted screening guidance. Qualitative descriptive interviews were conducted about experiences and decision-making of GDM screening with 43 Ontario residents who gave birth between May 2020 and December 2021. Data were integrated during the design and interpretation phases. RESULTS: There were small but significant increases in GDM screening during the pandemic; likelihood of screening completion using any modality increased in 2021 and 2022 compared to 2019. Testing modality shifted; the alternate screening strategies introduced during COVID-19 were adopted by clinicians. Interview participants perceived GDM screening to be important and obligatory but accompanied by a degree of stress about potential COVID-19 exposure. CONCLUSION: Despite health system challenges experienced in Ontario during the COVID-19 pandemic, GDM screening rates increased in the study population, demonstrating the success of adapted GDM screening guidelines. Decisions about screening modalities were driven by clinician expertise, and interview participants were satisfied to provide informed consent to these recommendations.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».