Core groups, antimicrobial resistance and rebound in gonorrhoea in North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genital tract infections caused by Neisseria gonorrhoeae are a major cause of sexually transmitted disease worldwide. Surveillance data suggest that incidence has increased in recent years after initially falling in the face of intensified control efforts. OBJECTIVES: The authors sought to evaluate the potential contribution of antimicrobial resistance to such rebound and to identify optimal treatment strategies in the face of resistance using a mathematical model of gonorrhoea. METHODS: The authors built risk-structured 'susceptible-infectious-susceptible' models with and without the possibility of antibiotic resistance and used these models as a platform for the evaluation of competing plausible treatment strategies, including changing antimicrobial choice when resistance prevalence surpassed fixed thresholds, random assignment of treatment and use of combination antimicrobial therapy. RESULTS: Absent antimicrobial resistance, strategies that focus on treatment of highest risk individuals (the so-called core group) result in collapse of disease transmission. When antimicrobial resistance exists, a focus on the core group causes rebound in incidence, with maximal dissemination of antibiotic resistance. Random assignment of antimicrobial treatment class outperformed the use of fixed resistance thresholds with respect to sustained reduction in gonorrhoea prevalence. CONCLUSIONS: Gonorrhoea control is achievable only when core groups are treated, but treatment of core groups maximises dissemination of antimicrobial-resistant strains. This paradox poses a great dilemma to the control and prevention of gonorrhoea and underlines the need for gonococcal vaccines.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle