P3.197 Uptake and Case Detection of Prenatal Screening of Maternal Syphilis, HIV and Hepatitis C, in British Columbia, Canada, 2007–2011
Notice bibliographique
Résumé
Background In British Columbia (BC), Canada, (pop 4.6 million), prenatal screening for rubella, syphilis, and HIV is routinely recommended while hepatitis C (HCV) screening is based on risk criteria. We determined testing uptake and case detection rates at prenatal screening for these important perinatally transmissible pathogens. Methods We identified prenatal specimens for women aged 16–45 years between 2007–11 from the BC Public Health Reference Microbiology Laboratory and calculated the proportion of unique women screened for rubella, syphilis, HIV, and HCV per calendar year. Records were linked to laboratory surveillance data, permitting inclusion of prior testing history for HIV and HCV, to determine if detected cases were newly diagnosed at screening (new diagnoses/100,000) or a previously identified case. HIV and HCV prevalence were defined as all new and prior diagnoses among screened women (prevalence/100,000). Results Of the 233,203 women who underwent one or more prenatal screening in the study period, 96.9% were screened for rubella, 93.3% for syphilis, 93.8% for HIV, and 21.5% for HCV. Over 5 years, syphilis, HIV, and HCV screening increased by 4.4%, 4.3%, and 8.3%, respectively. The overall syphilis diagnosis rate was 15.4/100,000 and decreased over the study period. For HIV, the overall new diagnosis rate and prevalence was 5.1 and 45.9/100,000 respectively; for HCV the corresponding values were 82.8 and 551.5/100,000. The new diagnosis rates for HIV and HCV decreased over the study period while there were no significant changes in prevalence. Conclusion In BC, prenatal screening for syphilis and HIV is high and improving annually with declining diagnosis rates. Previous research in BC suggests HCV prevalence in pregnant women in BC is underestimated based on risk-based screening. The low HCV screening rates and high prevalence observed in our study corroborates the need to consider broader prenatal HCV screening.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».