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Enregistrement W2053872241 · doi:10.1136/sextrans-2011-050109.16

O1-S03.04 Core groups, antimicrobial resistance and rebound in gonorrhoea

2011· article· en· W2053872241 sur OpenAlexaff
Christopher T. Chan, David N. Fisman, Caitlin McCabe

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibiotic resistanceNeisseria gonorrhoeaeTransmission (telecommunications)AntibioticsAntimicrobialIncidence (geometry)PopulationEnvironmental healthMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neisseria gonorrhoeae (NG) is a major cause of sexually transmitted infection worldwide. Surveillance data from North America suggest that incidence has increased in recent years, after initially falling in the face of intensified control efforts, as antimicrobial resistance in NG has increased. We evaluated the likely mechanisms behind such rebound using simple compartmental models, and explored the implications of such rebound for disease control practice. Methods We evaluated the impact of risk-focussed treatment strategies on long-term gonorrhoea trends using risk-structured susceptible-infectious-susceptible" (SIS) compartmental models that included and excluded the possibility of antibiotic resistance in gonorrhoea transmission and control. We also examined optimal treatment strategies to minimise gonorrhoea rates when more than one antibiotic is available. Results Model projections, consistent with previous work, showed that when antibiotic resistance is not possible, strategies that focus on treatment of highest risk individuals (the so-called “core group”), result in collapse of gonorrhoea transmission see Abstract O1-S03.04 figure 1. In contrast, in the presence of antimicrobial resistance, a focus on the core group causes rebound in incidence, with maximal dissemination of antibiotic resistance. When two antibiotics are available for treatment, we found that random assignment of treatment was most effective at delaying rebound in overall rates in the population, while the current strategy, which is to switch first-line treatment when a threshold level of resistance is reached, produced the quickest rebound. Abstract O1-S03.04 Figure 1 Prevalence over time with risk group-focused treatment strategies. Conclusions While previous models have shown that the targeted treatment of core-group individuals is the most effective at lowering rates of gonorrhoea, our model suggests that core group-focused treatment strategies efficiently disseminate antimicrobial resistant strains of NG, with rebound in gonorrhoea rates. This paradox poses a great dilemma to the control and prevention of gonorrhoea, especially when development of new antibiotic classes has lagged in recent years and vaccine development for gonorrhoea still faces many challenges. Our study highlighted the need for focus on non-antimicrobial strategies for the prevention and control of gonorrhoea.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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