Sexually Transmitted Infection Among Adolescents Receiving Special Education Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To estimate the relative risk of sexually transmitted infections (STIs) among children identified as having learning disabilities through the special education system. METHODS: This cross-sectional study used special education data and Medicaid data from Philadelphia, Pennsylvania, for calendar year 2002. The sample comprised 51,234 Medicaid-eligible children, aged 12-17 years, 8015 of whom were receiving special education services. Claims associated with diagnoses of STIs were abstracted, and logistic regression was used to estimate the odds of STI among children in different special education categories. RESULTS: There were 3% of males and 5% of females who were treated for an STI through the Medicaid system in 2002. Among females, those in the mental retardation (MR) category were at greatest risk (6.9%) and those in the emotionally disturbed or "no special education" category at lowest risk (4.9% each). Among males, STIs were most prevalent among those classified as mentally gifted (6.7%) and lowest among those in the MR category (3.0%). In adjusted analyses, males with specific learning disabilities and females with MR or who were academically gifted were at excess risk for STIs. CONCLUSIONS: The finding that children with learning disabilities are at similar or greater risk for contracting STIs as other youth suggests the need to further understand their risk behaviors and the potential need to develop prevention programs specific to their learning needs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».