Does a clinical guideline change chlamydia testing? Report from the Waikato Chlamydia Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND CONTEXT: Waikato District Health Board was one of three districts chosen to implement a national chlamydia management guideline, with the aim of optimising testing and treatment. Previous New Zealand studies suggest any test increases associated with such an intervention may be short-lived. ASSESSMENT OF PROBLEM: District-wide chlamydia test volumes were compared for three periods, before (June-Nov 2008), during (June-Nov 2009) and after (June-Nov 2010) guideline implementation by age, gender and ethnicity. Crude estimates of population test uptake were calculated. Azithromycin pharmacy claim volumes were assessed as a measure of treatment. RESULTS: Chlamydia test uptake for women was already high, with 23% of 15- to 24-year-old women tested during the period from June to November 2008. Although tests from under-25-year-olds increased during implementation in 2009, the change was not significant and was not sustained in 2010, p=0.06. Similarly, there were no significant sustained changes by gender or ethnicity following implementation. STRATEGIES FOR IMPROVEMENT: This includes a continued emphasis on optimal chlamydia case finding and treatment by focusing on those at greater risk of infection. Efforts to improve partner notification should be instigated which may in turn better engage men around sexual health. LESSONS: Local data should be used to identify local issues. There is a need to determine whether <25 years is the optimal age threshold for targeted chlamydia testing in New Zealand and to ensure appropriate resources, training and support are in place for primary care nurses who play a pivotal role in sexual health care delivery.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».