Spatial Epidemiology of the Syphilis Epidemic in Toronto, Canada
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: Urban centers across Canada and the United States have battled syphilis epidemics with high rates of human immunodeficiency virus (HIV) coinfection for over a decade. We examined the spatial epidemiology of syphilis over time for Toronto (Canada) with the intention of forming new insights and strategies for restoring low syphilis rates. METHODS: Syphilis incidence rates, HIV-syphilis coinfection, and sexual risk behavior prevalences were estimated and mapped from primary, secondary, early latent syphilis cases reported to Toronto Public Health between January 1, 2006, and December 31, 2010, using ArcGIS 9.0. Geographic clusters of significantly elevated syphilis incidence rates were identified using SaTScan 9.0. The relationship between syphilis incidence rates and sociocultural factors was modeled using the Besag, York, and Mollie model. RESULTS: Between 2006 and 2010, syphilis incidence rates were high in Toronto's downtown core area, intensified, and spread outward initiating 3 independent outbreak areas. HIV coinfection was high (47%); however, no spatial clustering was identified. Syphilis incidence rates, HIV coinfection, and behavioral risk factors promoting sexually transmitted infection transmission were high outside the core area, suggesting that peripheral sexual networks may be influencing high syphilis infection rates both inside and outside the core. CONCLUSIONS: Toronto's syphilis epidemic is mature. Response, resources, and intervention activities should target core and noncore areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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