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Enregistrement W2141166307 · doi:10.1136/sextrans-2014-051792

Revised simulation model does not predict rebound in gonorrhoea prevalence where core groups are treated in the presence of antimicrobial resistance

2014· article· en· W2141166307 sur OpenAlexafffund
Molly Trecker, Daniel J. Hogan, Cheryl Waldner, Jo‐Anne R. Dillon, Nathaniel Osgood

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTransmission (telecommunications)AntimicrobialMedical prescriptionContrast (vision)Antibiotic resistanceCore (optical fiber)DemographyInternal medicineAntibioticsComputer sciencePharmacologyMicrobiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the effects of using discrete versus continuous quantities of people in a compartmental model examining the contribution of antimicrobial resistance (AMR) to rebound in the prevalence of gonorrhoea. METHODS: A previously published transmission model was reconfigured to represent the occurrence of gonorrhoea in discrete persons, rather than allowing fractions of infected individuals during simulations. RESULTS: In the revised model, prevalence only rebounded under scenarios reproduced from the original paper when AMR occurrence was increased by 10(5) times. In such situations, treatment of high-risk individuals yielded outcomes very similar to those resulting from treatment of low-risk and intermediate-risk individuals. Otherwise, in contrast with the original model, prevalence was the lowest when the high-risk group was treated, supporting the current policy of targeting treatment to high-risk groups. CONCLUSIONS: Simulation models can be highly sensitive to structural features. Small differences in structure and parameters can substantially influence predicted outcomes and policy prescriptions, and must be carefully considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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