Trends in Hospital Abortion During the First 2 Years of <scp>COVID</scp> ‐19 in Quebec, Canada: Results From a Population‐Based Observational Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated the extent to which the COVID-19 pandemic affected hospital abortion rates in a Canadian setting. METHODS: We obtained all abortions between 2012 and 2022 from hospital discharge data in the Maintenance and Use of Data for the Study of Hospital Clientele database for Quebec, Canada. The exposure was the pandemic (March 2020 to March 2022) compared with the preceding period (January 2012 to February 2020). The outcome included hospital-based abortions versus other pregnancy admissions. We examined if the pandemic affected monthly hospital abortion rates using interrupted time series regression. We estimated risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) for the association between the pandemic and hospital-based abortions, accounting for pandemic wave, abortion method, gestational age, and other patient characteristics. RESULTS: There were 21,675 hospital abortions in total, including 4177 (19.3%) during the pandemic. Abortion rates decreased by 1.2 per 1000 pregnancies the first month of the pandemic and continued to decrease by 0.15 per 1000 every month thereafter. Compared with the preceding year, patients were less likely to have a hospital abortion anytime during the pandemic (RR 0.88, 95% CI 0.84-0.93), particularly during the third (RR 0.81, 95% CI 0.74-0.88) and fourth (RR 0.82, 95% CI 0.75-0.89) waves. The decrease was most apparent for instrumentation abortions, abortions before 14 weeks of gestation, and abortions among patients aged ≥ 40 years or who were socioeconomically advantaged. CONCLUSIONS: The pandemic was associated with fewer hospital abortions before 14 weeks, as well as among older or socioeconomically advantaged patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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.
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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 découle