Chlamydia Screening Strategies and Outcomes in Educational Settings
Notice bibliographique
Résumé
Chlamydia trachomatis (CT) screening programs have been established in educational settings in many countries during the past 2 decades. However, recent evidence suggests that high uptake of screening and management (treatment, partner notification, and retesting for reinfection) improves program effectiveness. We conducted a systematic review to understand the screening strategies, the extent of screening conducted, and uptake of management strategies in educational settings. Screening studies in educational settings were identified through a systematic search of published literature from 2005 to 2011. We identified 27 studies describing 30 screening programs in the United States/Canada (n = 10), Europe (n = 8), Australia/New Zealand (n = 5), and Asia (n = 4). Most studies targeted both male and female students (74%). Classroom-based strategies resulted in 21,117 testes overall (4 programs), followed by opportunistic screening during routine health examination (n = 13,470; 5 programs) and opportunistic screening at school-based health centers (n = 13,006; 5 programs). The overall median CT positivity was 4.7% (range, 1.3%-18.1%). Only 5 programs reported treatment rates (median, 100%; range, 86%-100%), 1 partner notification rate (71%), 1 retesting rate within a year of an initial CT diagnosis (47%), and 2 reported repeat positivity rates (21.1% and 26.3%). In conclusion, this systematic review shows that a variety of strategies have been used to screen large numbers of students in educational settings; however, only a few studies have reported CT management outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».