Provision of Postpartum Contraception Before and After the Start of the COVID-19 Pandemic in Maine
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Preliminary findings from selected health systems revealed interruptions in reproductive health care services due to the COVID-19 pandemic. We estimated changes in postpartum contraceptive provision associated with the start of the COVID-19 pandemic in Maine.Methods:We used the Maine Health Data Organization’s All Payer Claims Database for deliveries from October 2015 through March 2021 (n = 45 916). Using an interrupted time-series analysis design, we estimated changes in provision rates of long-acting reversible contraception (LARC), permanent contraception, and moderately effective contraception within 3 and 60 days of delivery after the start of the COVID-19 pandemic. We performed 6- and 12-month analyses (April 2020–September 2020, April 2020–March 2021) as compared with the reference period (October 2015–March 2020). We used Poisson regression models to calculate level-change rate ratios (RRs) and 95% CIs.Results:The 6-month analysis found that provision of LARC (RR = 1.89; 95% CI, 1.76-2.02) and moderately effective contraception (RR = 1.51; 95% CI, 1.33-1.72) within 3 days of delivery increased at the start of the COVID-19 pandemic, while provision of LARC (RR = 0.95; 95% CI, 0.93-0.97) and moderately effective contraception (RR = 1.08; 95% CI, 1.05-1.11) within 60 days of delivery was stable. Rates of provision of permanent contraception within 3 days (RR = 0.70; 95% CI, 0.63-0.78) and 60 days (RR = 0.71; 95% CI, 0.63-0.80) decreased. RRs from the 12-month analysis were generally attenuated.Conclusion:Disruptions in postpartum provision of permanent contraception occurred at the beginning of the COVID-19 pandemic in Maine. Public health policies should include guidance for contraceptive provision during public health emergencies and consider designating permanent contraception as a nonelective procedure.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».