Risk behaviour, healthcare access and prevalence of infection with Chlamydia trachomatis and Neisseria gonorrhoeae in a population-based sample of adults in Barbados
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the prevalence of urogenital infection with Chlamydia trachomatis and Neisseria gonorrhoeae in people 18 to 35 years of age in Barbados, and to examine factors associated with infection. METHODS: Cross-sectional survey of randomly selected people from the voters' register of one electoral district and the collection of urine samples for testing by PCR. RESULTS: The response rate was 82%; 408 people (195 males and 213 females) completed a questionnaire and had their urine collected. 397 urine samples were satisfactorily tested. Prevalence of C trachomatis urogenital infection was 11.3% (95% CI +/-2.9) and N gonorrhoeae 1.8% (95% CI +/-1.2) with 12.6% (95% CI +/-3.1) having either or both infections. The difference in prevalence by gender was not significant. Multivariate logistic regression showed that prevalence of C trachomatis and/or N gonorrhoeae decreased with increasing age (per year OR 0.89, 95% CI 0.84 to 0.96, p = 0.001), and decreasing time (</=6 months vs >6 months) since last medical consultation (OR 0.44, 95% CI 0.22 to 0.88, p = 0.02). Most (76%) infected people were asymptomatic. Condom use at last intercourse with a partner not being lived with was not protective (reported by 52%, p = 0.617). The usual source of health care was evenly distributed between the public and private sectors and was not associated with infection. Only 30% of people had ever heard of chlamydia, whereas 92% were aware of gonorrhoea. CONCLUSIONS: Asymptomatic infection with C trachomatis is an important reservoir of infection, which will remain undetected unless physicians and young people are made aware of this and screening is introduced.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».