The impact of the COVID-19 pandemic on pregnancy-related healthcare : a systematic review of care practices and analysis of a local high-risk population
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic significantly disrupted healthcare delivery in Canada, including pregnancy-related services, due to public health restrictions and resource reallocation. Prenatal and postpartum care are essential for maternal and infant health, and interruptions may have lasting consequences, particularly for vulnerable populations. Recurrent pregnancy loss (RPL), affecting 1–3% of those trying to conceive, is a complex condition with physical, emotional, and psychological impacts. Effective management requires timely, individualized care, which may have been compromised during the pandemic. The first objective of this thesis was to assess the literature on how the pandemic affected pre- and postnatal care, including changes in service delivery, maternal mental health, and patient experiences, while identifying gaps related to RPL. A total of 168 studies were reviewed. Studies with qualitative components underwent thematic analysis, which revealed five key themes: (1) distress from altered or reduced quality of care; (2) challenges accessing information; (3) emotional impact of partner exclusion from care; (4) isolation during pregnancy and postpartum; and (5) worsened mental health and well-being. These findings underscore the significant disruptions to perinatal care during the pandemic and highlight the need to strengthen policies to better support vulnerable populations in future public health crises. The second objective was to evaluate trends in RPL healthcare utilization before and during the pandemic, with attention to the immediate impact of its onset and the role of socioeconomic factors. This retrospective cohort study analyzed patients at a tertiary referral centre, grouped by initial visit date: pre-pandemic (March 1, 2018–February 28, 2020) and pandemic (March 1, 2020–February 28, 2022). During the pandemic, total clinic visits increased, but initial visits declined. Virtual care expanded sharply, replacing many in-person appointments. Patients with multiple visits had shorter follow-up during the pandemic unless their care spanned both periods, in which case follow-up was longer. Visits dropped sharply at the onset of the pandemic but gradually recovered. Socioeconomic differences influenced access: patients from areas with higher material deprivation used fewer healthcare services, while those from areas with higher social deprivation used more.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».