COVID-19 and Recurrent Pregnancy Loss Management: Trends in Clinical Care From a Tertiary Centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the impact of the COVID-19 pandemic on the care received by patients with recurrent pregnancy loss (RPL) in British Columbia, Canada. To explore the differential impact of socioeconomic status on health care utilization outcomes during the COVID-19 pandemic for patients with RPL. METHODS: This is a retrospective cohort study of patients from an RPL clinic located within a tertiary referral centre. Patients were divided into 2 groups based on the date of their initial visit to the clinic: (1) pre-pandemic group (March 1, 2018-February 28, 2020) and (2) pandemic group (March 1, 2020-February 28, 2022). Data were sourced from the RPL Clinic Database and Population Data BC. Outcomes assessed included visit trends, immediate pandemic impact, and socioeconomic effects. RESULTS: Demographic and clinical characteristics were not significantly different between study groups, except for increased referral rates to fertility clinics by the RPL clinic during the COVID-19 pandemic (4.90% vs. 9.50%). The mean number of visits per patient was comparable between pre-pandemic (3.50 ± 2.00) and during the pandemic (3.40 ± 3.40). However, monthly initial visits were lower during the pandemic (12.50 ± 3.10) compared with pre-pandemic (14.40 ± 4.83). Telehealth was rare in the pre-pandemic period and increased dramatically during the pandemic, with virtual visits reaching up to 64% of total and 94% of initial visits. The pandemic's onset caused immediate drops in total (38.80%) and initial visits (51.70%). Health care utilization was higher among those with less material deprivation, whereas contrasting effects were observed in those with less social deprivation. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic impacted the care received by patients with RPL within a tertiary care centre. There was a shift in how services were provided to patients, uniquely impacting specific populations within the community.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».