Challenges in Providing Gynecological Procedures in Primary Care: A Survey of Canadian Academic Family Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Globally, there is a lack of access to health care providers who offer gynecological procedures. Understanding the practice patterns of academic family physicians (AFPs) and whether additional training impacts the provision of care is critical. This study surveys the practice patterns of AFPs regarding gynecological procedures offered, identifies barriers, and explores the impact of additional training. Methods: We circulated an anonymous, cross-sectional survey to all 17 family medicine programs across Canada, receiving responses from 71 AFPs. We computed descriptive statistics and bivariate associations. Results: A total of 71 respondents from five universities participated. Most participants (97.2%) performed Papanicolaou (Pap) smears; 67.6% provided intrauterine device (IUD) insertion, and only 54.9% offered endometrial biopsy. Numbers decreased significantly for routine pessary care (29.5%), punch biopsy of the vulva (15.5%), and pessary fitting (5.6%). Eighteen participants (26.9%) had received enhanced skills training with a certificate of added competence (CAC), of which 55.6% were in women’s health. CAC holders in women’s health provided IUD insertions (100% vs. 67.3%; p = 0.049, V = 0.28) and endometrial biopsies (90.0% vs. 53.1%; p = 0.036, V = 0.28) at higher rates than general AFPs. Frequently cited barriers to offering gynecological procedures included lack of knowledge, procedural skills, and insufficient patient volumes to maintain competence. During the COVID-19 pandemic, 44% of respondents reported reducing or ceasing to provide Pap smears. Conclusions: Many AFPs in Canada do not provide essential gynecological procedures. This impacts patient access and the training of the next generation of family physicians and thus requires innovative strategies to address the persistent procedural skills educational gap for trainees.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».