Scoring System Avoids Chlamydia trachomatis Overscreening in Women Seeking Surgical Abortions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate a predictive score to avoid unnecessary screening and prophylactic antibiotic use in abortion clinics by identifying a group of women who are at very low risk for Chlamydia trachomatis (CT) infection. METHODS: This population-based retrospective study includes 1000 women who underwent surgical abortion between January and September 2010. The main outcome measure was the rate of CT infection among women seeking an induced abortion according to sociodemographic and clinical data. The score was developed by using two-thirds of the data set as the derivation sample to identify the strongest predictors of CT. A receiver operating characteristic curve established cutoffs and applied the score to the remaining one-third (validation sample). RESULTS: The rate of CT infection was 6.7%. Three criteria were independently associated with CT: gestation more than 10 weeks (adjusted odds ratio [aOR], 1.96; 95% confidence interval [95% CI], 1.06-3.64), not using contraception (aOR, 2.70; 95% CI, 1.41-5.16), and having 0 or 1 child (aOR, 3.46; 95% CI, 1.34-8.93). The CT score was based on these 3 criteria. The low-risk group was derived from values of the score (probability of CT, 1.3% [95% CI, 0-3.0]). Application of these criteria to the validation data set confirmed the diagnostic accuracy of the score (probability of CT, 0%). Sensitivity was 100% and specificity was 26.9% for the score in the validation data set. When applied to the validation data set, the score avoided 25.4% of CT tests and screened 100% of CT-infected women before surgical abortion. CONCLUSIONS: This easy-to-calculate score may prove useful for avoiding CT test in 25% of patients seeking surgical abortion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».