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自2020年3月以来,由于需要减少患者对COVID-19的接触,因此大规模转向远程医疗服务提供。尽管研究报告称,孕妇在大流行期间对其产前远程保健体验普遍感到满意,但对产后妇女的远程保健满意度知之甚少。
本研究调查了COVID-19大流行期间孕妇和刚怀孕妇女的远程医疗满意度,以确定人口统计学因素(即种族、年龄、婚姻状况、教育水平、家庭收入和就业状况)是否与该人群的远程医疗满意度相关。
一项基于网络的横断面调查旨在收集美国孕妇和近期孕妇的健康相关行为和医疗保健经历的数据,于2022年春季发布。符合条件的参与者至少18岁,被确认为女性,目前正在怀孕或在过去3年内曾怀孕。
在最终分析样本N=403中,远程医疗满意度平均得分为3.97 (SD 0.66;分数范围1-5)。在调整后的线性回归模型中,年龄35-44岁(vs 18-24岁)、年收入≥10万美元(vs < 5万美元)、最近怀孕(vs目前)与更高的远程医疗满意度相关(
虽然围产期妇女普遍对远程保健感到满意,但存在差异。具体而言,年龄在18-24岁、年收入低于5万美元以及目前怀孕的女性远程医疗满意度较低。公共卫生政策或计划考虑这些因素至关重要,特别是如果要在大流行之后继续扩大远程医疗的使用。
COVID-19大流行对美国的医疗服务提供产生了深刻影响。自2020年3月以来,由于需要减少医护专业人员和患者对COVID-19的接触,保存个人防护装备供应,并减轻卫生保健设施的负担,因此大规模转向远程医疗服务提供[
鉴于远程医疗的增加以及在大流行期间对这些服务的持续使用,重要的是检查患者使用这些服务的经验,以了解这种医疗保健提供模式面临的挑战和解决差距。了解通过远程保健服务寻求产前和产后护理的妇女的独特经历尤其重要,因为这类孕产妇保健服务对于确保妇女及其子女的健康和安全至关重要。总体而言,大流行期间,患者报告了积极的体验和对远程医疗服务的高满意度[
先前的工作已经确定了与远程医疗满意度相关的几个社会人口因素。最近关于大流行期间年龄与远程保健满意度之间关系的研究发现,老年人通常对其远程保健体验不太满意[
收入和教育程度也可能是影响患者远程医疗满意度的因素,尽管人们对这些关系知之甚少。大流行期间对美国家庭进行的一项具有全国代表性的调查发现,尽管年收入低于10万美元的家庭远程医疗使用率最低,但远程医疗满意度在收入方面没有显著差异[
少数族裔群体在大流行期间受到了不成比例的影响,与covid -19相关的住院率和死亡率以及失业率都更高[
自2020年3月中旬COVID-19大流行爆发以来,远程医疗服务的使用激增至前所未有的水平。鉴于这一激增,再加上孕产妇保健服务在预防妇女及其新生儿不良妊娠结果方面发挥的关键作用,有必要了解妇女在围产期使用远程保健的经历以及可能影响她们对远程保健满意度的不同因素。具体而言,重要的是研究年龄、收入、教育和种族对妇女远程保健体验的作用,因为这一领域的研究有限,研究结果往往不一致。通过了解在妇女使用远程医疗服务时起作用的不同因素,我们可能能够识别和解决与这种医疗保健交付模式相关的差异。因此,本研究旨在调查COVID-19大流行期间孕妇和刚怀孕妇女的远程医疗满意度,并确定人口统计学因素(如种族、年龄和收入)是否可预测该人群的远程医疗满意度。
使用Qualtrics软件构建的基于网络的横断面调查于2022年3月22日至5月19日进行。这项调查大约花了10-15分钟完成,所有的回答都是匿名的。资格标准包括年龄在18岁及以上的女性,目前怀孕或过去3年曾怀孕的成年人。调查参与者是通过华盛顿特区产前诊所的电子邮件列表服务、社交媒体(如Facebook、Instagram和GroupMe)和Centiment招募的,Centiment是一家基于网络的调查研究公司,该公司招聘并支付符合研究人员指定人口统计标准的个人。
远程医疗满意度采用11项量表进行测量。参与者首先被问及以下问题:“自COVID-19大流行开始以来,您是否使用远程医疗(远程提供医疗服务)预约过医疗服务?”那些回答“是”的人被要求回答以下问题:“请评价你对以下关于你最近远程医疗经历的陈述的同意程度。”发言包括以下内容:“这项技术对我不起作用”,“这项技术有助于我与我的提供者联系”,“我觉得使用远程医疗很舒服”,“我的医生在预约期间对我很细心”,“我觉得我的医生不需要体检就能满足我的需求”,“我想继续使用远程医疗”,“我对使用远程医疗得到的护理感到满意”,“远程医疗对我来说很方便”,“远程医疗使我更容易接受护理”,“远程医疗使配药变得更容易”,“我可以通过远程医疗快速获得护理。”参与者的回答采用李克特5分制,从非常不同意(1)到非常同意(5)。项目回答根据需要进行反向编码,相加,再除以11,得到1-5分的总分。
调查对象被要求提供人口统计信息,包括年龄、种族、婚姻状况、教育水平、家庭年收入、就业状况和怀孕状况(当前和近期)。
对所有感兴趣的人口统计学变量进行了描述性统计。人口统计学特征用卡方检验按种族(即黑人或非裔美国人、白人和其他种族)进行比较。远程医疗满意度还通过方差分析比较了人口统计学特征。对未调整的简单回归模型进行了测试,该模型预测了每个人口统计变量的远程医疗满意度得分。最后,对从所有人口统计特征同时输入模型中预测远程医疗满意度得分的调整回归模型进行了测试。使用RStudio(版本1.3.1056)进行统计分析[
这项研究得到了乔治华盛顿大学机构审查委员会(NCR213844)的批准。
分析样本(N=403)大多为25-34岁,已婚或有家庭伴侣,全职工作,最近(而不是目前)怀孕。远程医疗满意度平均得分为3.97 (SD 0.66;分数范围1-5)。
年龄类别、婚姻状况、教育程度、家庭年收入、就业状况和怀孕状况对远程健康满意度评分有显著差异。具体而言,年龄在35-44岁、已婚或有家庭伴侣(平均4.00,SD 0.62)、拥有硕士学位(平均4.17,SD 0.56)、家庭收入≥10万美元(平均4.16,SD 0.50)、全职工作(平均4.04,SD 0.63)、最近怀孕(平均4.14,SD 0.63)的参与者远程医疗满意度得分最高(平均4.25,SD 0.54);
在未经调整的线性回归模型中,年龄、婚姻状况、教育程度、家庭收入、就业状况和怀孕状况与远程医疗满意度相关。具体而言,年龄较大(vs 18-24岁)、已婚或有家庭伴侣(vs单身)、拥有学士或硕士学位(vs高中或以下学历)、年收入≥10万美元(vs < 5万美元)、全职工作(vs兼职或失业)以及最近(vs目前)怀孕与更高的远程医疗满意度相关(
在调整后的线性回归模型中,年龄35-44岁(vs 18-24岁)、年收入≥10万美元(vs < 5万美元)、最近怀孕(vs目前)与更高的远程医疗满意度相关(
分析样本的描述性特征。使用卡方检验进行统计比较;斜体
特征 | 全样本(N=403), N (%) | 黑人或非裔美国人(N=76), N (%) | 白色(N=194), N (%) | 其他种族(N=133), N (%) |
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18 - 24 | 57 (14.14) | 22日(28.95) | 19日(9.79) | 16 (12.03) |
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25 - 34 | 261 (64.76) | 44 (57.89) | 130 (67.01) | 87 (65.41) | ||
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35-44 | 85 (21.09) | 10 (13.16) | 45 (23.20) | 30 (22.56) | ||
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已婚或家庭伙伴关系 | 366 (90.82) | 56 (73.68) | 183 (94.33) | 127 (95.49) |
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单身的、离异的或丧偶的 | 37 (9.18) | 20 (26.32) | 11 (5.67) | 6 (4.51) | ||
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高中及以下学历 | 85 (21.09) | 28日(36.84) | 27日(13.92) | 30 (22.56) |
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大专或职业学校学历 | 51 (12.66) | 12 (15.79) | 25 (12.89) | 14 (10.53) | ||
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学士学位 | 126 (31.27) | 15 (19.74) | 75 (38.66) | 36 (27.07) | ||
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硕士学位 | 99 (24.57) | 12 (15.79) | 54 (27.84) | 33 (24.81) | ||
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专业学位或博士 | 42 (10.42) | 9 (11.84) | 13 (6.70) | 20 (15.04) | ||
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< 50000 | 88 (21.84) | 27日(35.53) | 28日(14.43) | 33 (24.81) |
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50000 - 99999 | 116 (28.78) | 26日(34.21) | 60 (30.93) | 30 (22.56) | ||
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≥100000 | 199 (49.38) | 23日(30.26) | 106 (54.64) | 70 (52.63) | ||
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全职 | 250 (62.03) | 43 (56.58) | 132 (68.04) | 75 (56.39) |
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兼职 | 63 (15.63) | 10 (13.16) | 32 (16.49) | 21日(15.79) | ||
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失业 | 90 (22.33) | 23日(30.26) | 30 (15.46) | 37 (27.82) | ||
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.09点 | ||||||
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当前的 | 179 (44.42) | 33 (43.42) | 77 (39.69) | 69 (51.88) |
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最近 | 224 (55.58) | 43 (56.58) | 117 (60.31) | 64 (48.12) |
按人口统计学变量划分的远程医疗满意度差异。远程医疗满意度可能范围为1-5;统计学比较采用方差分析;斜体
特征 | 远程医疗满意度,平均值(SD) |
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.19 | ||||
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白色 | 4.03 (0.59) |
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黑人或非裔美国人 | 3.89 (0.76) |
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其他 | 3.92 (0.68) |
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18 - 24 | 3.66 (0.73) |
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25 - 34 | 3.94 (0.64) |
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35-44 | 4.25 (0.54) |
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已婚或家庭伙伴关系 | 4.00 (0.62) |
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单身的、离异的或丧偶的 | 3.68 (0.93) |
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高中及以下学历 | 3.79 (0.76) |
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大专或职业学校学历 | 3.81 (0.79) |
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学士学位 | 3.99 (0.55) |
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硕士学位 | 4.17 (0.56) |
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专业学位或博士 | 3.95 (0.66) |
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< 50000 | 3.70 (0.74) |
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50000 - 99999 | 3.83 (0.72) |
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≥100000 | 4.16 (0.50) |
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全职 | 4.04 (0.63) |
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兼职 | 3.79 (0.62) |
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失业 | 3.88 (0.72) |
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当前的 | 3.74 (0.62) |
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最近 | 4.14 (0.63) |
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从人口统计学变量预测远程医疗满意度的线性回归。斜体
特征 | 模型1一个 | 模型2b | ||||
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白色 | - - - - - -c | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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黑人或非裔美国人 | 13。(-0.31至0.04) | 13。 | .03(-0.14至0.20) | 点 | |
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其他 | 厚(-0.25至0.04) | .14点 | 0。(-0.19至0.09) | 报 | |
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18 - 24 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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25 - 34 | .28(0.10至0.46) |
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.08(-0.10到0.27) | 38 | |
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35-44 | .59(0.38至0.80) |
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.23(0.001至0.47) |
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已婚或同居 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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单身的、离异的或丧偶的 | 收(-0.54至0.10) |
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. 21(-0.44 ~ 0.02) | 。08 | |
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高中及以下学历 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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大专或职业学校学历 | .02(-0.21至0.24) | 多多 | 07(-0.28 - 0.14) | 点 | |
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学士学位 | .21(0.03至0.38) |
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.04点(-0.24至0.15) | 点 | |
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硕士学位 | .38(0.20至0.57) |
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03(-0.25至0.19) | 总共花掉 | |
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专业学位或博士 | .17(-0.07到0.41) | 。 | .19(-0.45 - 0.07) | 酒精含量 | |
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< 50000 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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50000 - 99999 | .14(-0.04到0.31) | 13。 | .06(-0.13至0.24) | 55 | |
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≥100000 | .47(0.31至0.63) |
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.33(0.13至0.54) |
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全职 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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兼职 | 15年(-0.43至-0.07) |
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.10(-0.28 - 0.08) | 陈霞 | |
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失业 | 16(-0.31到-0.0003) |
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02(-0.18 - 0.13) | .76 | |
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当前的 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | |
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最近 | .40(0.28至0.52) |
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.31(0.19至0.44) |
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一个未经调整的;每个预测器被输入一个单独的模型。
b所有协变量同时输入。
c不适用。
在这项研究中,我们研究了COVID-19大流行期间女性对远程医疗服务的满意度如何因人口因素而不同。结果显示,一些人口统计学因素与更高的远程医疗满意度相关,包括年龄较大、已婚或有家庭伴侣、高收入、获得学士或硕士学位以及全职工作。然而,即使在调整了其他人口因素后,远程医疗满意度也没有因种族而有显著差异。
孕妇和最近怀孕的妇女报告了在大流行期间使用远程保健的普遍积极经历。这些发现与以往文献报道的大流行期间患者对远程医疗服务的积极体验和高满意度一致[
结果显示,年龄与远程医疗满意度之间存在显著相关性,例如年龄越大,远程医疗满意度越高。这一发现令人惊讶,因为它与许多文献相反,这些文献一直认为年轻与更积极的远程医疗体验有关。
最近关于收入和教育对远程医疗体验影响的研究得出了不同且不一致的结果[
这项研究没有发现种族在远程医疗满意度方面有任何显著差异。考虑到美国长期以来对有色人种的健康和医疗服务的不平等,这是令人惊讶的。
尽管这项研究的发现很重要,并有助于最近关于COVID-19大流行期间患者远程医疗体验的文献,但仍应注意到某些局限性。首先,这个孕妇和刚怀孕的女性样本受过高等教育,生活富裕。近70%的样本至少拥有学士学位,近50%的家庭年收入至少为10万美元。值得注意的是,尽管我们的样本具有较高的教育程度和收入水平,但与收入和教育相关的差异仍然存在。这凸显了确保公平获得远程保健服务的重要性,特别是在服务不足或边缘化的社区。这项研究的第二个局限性是要求妇女报告她们最近的远程保健经验,而不是具体地报告她们通过远程保健接受产前或产后护理的经验。因此,我们不能假设这些发现反映了女性使用远程医疗进行产前或产后护理的经验,未来的研究应该对此进行探索。第三,另一个限制是样本中可能存在回忆偏差,特别是在目前没有怀孕并被要求回忆过去远程医疗经历的女性中。最后,这项研究是横断面的,研究结果不能用来说明因果机制。未来的工作需要纵向确定妇女对远程保健的看法。 For example, studies might follow women over the course of their pregnancy to understand how their perceptions change over time.
鉴于自2020年3月COVID-19大流行开始以来远程医疗服务有所增加,了解妇女获得这些服务的经历以及影响她们对这些服务满意度的不同因素非常重要。虽然妇女普遍对远程医疗感到满意,但也存在着重要的差异,公共卫生政策或计划考虑到这些因素至关重要,特别是如果要在大流行之后继续扩大远程医疗的使用。确保公平获得远程保健并为妇女提供有针对性的支持是消除这些差距的关键。尽管患者报告对远程医疗的满意度很高,但未来的研究应调查与服务不足人群中远程医疗服务相关的障碍和挑战。未来的研究还应调查与产前和产后远程保健服务相关的临床结果,特别是如果远程保健是提供这类孕产妇保健服务的一种方便和备受好评的模式。
没有宣布。