Phase specific approaches to the epidemiology and prevention of sexually transmitted diseases
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
An overview The recent past has brought an increased appreciation of the temporal dimension in sexually transmitted disease (STD) epidemiology and prevention science. At the individual level there is greater focus on the temporal ordering of people's sexual partnerships. Concepts like sexual trajectories, concurrency, and the gap between partnerships now attract attention as risk factors for the acquisition and transmission of STDs.1–3 At the population level, the evolution of STD epidemics by predictable phases, characterised by changing patterns in the distribution and transmission of STD pathogens within and between subpopulations, has been a focus of recent work.4–7 Temporal concepts in STD epidemiology have also been markedly enriched through the impact of mathematical modelling.8 There are important links between the temporal dimensions of individual behaviours and epidemic dynamics. The prevalence of particular sexual behaviour trajectory types, concurrent partnerships, and short gaps between partnerships within a population are increasingly considered important determinants of population prevalence and incidence of STDs, and of their rate of spread. Finally, the recent movement in epidemiology in general, towards a focus on social determinants of health conditions and on the historical evolution of those social determinants is also observable in the STD field, and contributes to increased appreciation of evolutionary frameworks.9 Temporal changes at both the individual and population levels will be influenced greatly by alterations in the social, demographic, cultural, and political context. For example, changes in societal parameters such as the political economy and the sociolegal system are important influences on individual patterns of sexual partnership formation and dissolution, and will also affect the nature of sexual networks within the population. In addition, these societal factors will influence other determinants of STD spread such as the availability, accessibility, and utilisation of appropriate health care, and availability and utilisation of …
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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