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Enregistrement W2239164253 · doi:10.1177/0956462415627397

Infectious syphilis in women: what’s old is new again?

2016· article· en· W2239164253 sur OpenAlexaffabout
Souradet Y. Shaw, Craig Ross, Deborah L. Nowicki, Shelley Marshall, Sandy Stephen, Christina Davies, Jennifer Riddell, Kim Bailey, Lawrence Elliott, Joss Reimer, Pierre Plourde

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSyphilisEpidemiologyDemographyConfidence intervalPoisson regressionChlamydiaLogistic regressionOdds ratioCongenital syphilisMen who have sex with menGynecologyEnvironmental healthFamily medicinePopulationImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine trends in infectious syphilis epidemiology among women in Winnipeg, Canada. A descriptive study of syphilis among Winnipeg residents between 2003 and 30 June 2015 was undertaken. Adjusted rate ratios (ARR) and 95% confidence intervals (95%CI) from Poisson regression analyses are reported. Characteristics of men and women were compared using logistic regression, with adjusted odds ratios (AOR) reported. Between 2014 and 2015, the rate of syphilis was 1.7/100,000, representing a five-fold increase since 2006-2013. All cases have been heterosexual, 90% 20-39 years of age, and 59% living in Winnipeg's inner core. Approximately 24% were pregnant at diagnosis; no cases of congenital syphilis have been reported. Compared to men, women were more likely to report alcohol use (AOR: 3.8, 95% CI: 1.2-11.9) and co-infection with chlamydia (AOR: 5.0, 95% CI: 1.1-22.9). In conclusion, the rates of infectious syphilis are increasing among women. Prenatal screening and education for inner-core women and the health care providers serving them should be prioritized.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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