Clinical and demographic trends in a sexually transmitted infection clinic in Mumbai (1994-2006): An epidemiologic analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People presenting to sexually transmitted infections (STIs) clinics represent an important risk group for HIV infection; prevention strategies will depend on the clinical attendance. AIMS: The demographic and clinical changes in clinic attendees in Mumbai, as well as the factors associated with HIV infection in this clinic over a 13-year period, were assessed. METHODS: STI clinic data in 3417 individuals (1994 to 2006) were analyzed: clinical presentation, types of STIs, and serology over the 13-year period. We used a logistic regression model to assess socio-demographic and clinical associations with HIV infection. RESULTS: The clinic evaluated 689 patients in 1994 and the number had dropped to 97 in 2006. In 1994, the majority of STIs seen in the clinic were bacterial (53%, 95% confidence interval [CI] 50% to 57%); however, this proportion had dropped in 2006 (28%, 95% CI: 19% to 38%). There was a proportional increase in viral STIs during the same time period. Although women attending the clinic were younger than men, they were more likely to be married. The overall seropositivity for HIV was 28%. Viral STIs were more likely to be associated with HIV than bacterial infections (odds ratio: 1.5, 95% CI: 1.2 to 1.9). CONCLUSIONS: Viral infections were the most common STIs in recent years in a tertiary care center in Mumbai. HIV prevalence was high in this population. Thus, these clinical data suggest that STI patients were and continue to be an important group for HIV prevention in the country.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».