Prevalence of Sexually Transmitted Infections (<i>Neisseria gonorrhoeae</i>, <i>Chlamydia trachomatis</i>, <i>Trichomonasvaginalis</i> and Human Papillomavirus) in Female Attendees of aSexually Transmitted Diseases Clinic in Ulaanbaatar, Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological data suggest that the prevalence of syphilis, gonorrhea and trichomoniasis has increased in both urban and rural areas of Mongolia. These data are primarily substantiated by notifications of cases of clinically apparent disease in both rural and urban areas, plus laboratory diagnoses from the AIDS/STD Reference Center, Ulaanbaatar. In the past 5 years, however, there has been a marked decline in the total number of patients being screened for sexually transmitted infections (STIs). An assessment of true prevalence of STIs in a female population attending an urban sexually transmitted diseases (STD) clinic was therefore commenced. METHODS: Consecutive women attending an STD clinic in Ulaanbaatar had genital samples collected by the insertion and immediate removal of a tampon, which was then tested for the presence of Neisseria gonorrhoeae, Chlamydia trachomatis, human papillomavirus (HPV) and Trichomonas vaginalis, using polymerase chain reaction (PCR) amplification. RESULTS: A total of 110 women were studied (mean age 26.7 years). Overall, 58 (53%) patients had one or more pathogens identified; 43 (39%) had a single pathogen, while 15 (14%) had mixed pathogens. C. trachomatis was found in 15 (14%), N. gonorrhoeae in 12 (11%), T. vaginalis in nine (8%) and HPV in 39 (36%). Among the 39 HPV-positive patients, oncogenicgenotypes (16, 18, 31, 33, 35, 39, 45, 51, 52) were found in 17(44%) patients. CONCLUSIONS: Sexually transmitted infections as defined by PCR were common, and found in 53% of female attendees of an urban STD clinic in Mongolia. As infections with conventional STIs increase the risk of human immunodeficiency virus (HIV) transmission, it is imperative that strategies be introduced to reduce the prevalence of STIs. Furthermore, detection of oncogenic HPV was common, indicating that it is vital that a strategy to reduce cervical cancer such as a pre-cancer cervical cytology screening program also be introduced.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».