Predictors identifying those at increased risk for STDs: a theory-guided review of empirical literature and clinical guidelines
Notice bibliographique
Résumé
SummarySexually transmitted diseases (STDs) are leading causes of substantial morbidity worldwide. Identification of risk factors for estimating STD risk provides opportunities for optimising service delivery in clinical settings, including improving case finding accuracy and increasing cost-efficiency by limiting the testing of low-risk individuals. The current study was undertaken to synthesise the evidence supporting commonly cited chlamydia and gonorrhoea risk factors. The level of empirical support for the following predictors was strong/moderate: age, race/ethnicity, multiple lifetime sexual partners, sex with symptomatic partners and concurrent STD diagnosis. The following predictors had weak evidence: socio-economic status, transactional sex, drug/alcohol use, condom use and history of STD diagnosis. The most frequently listed predictors among nine clinical guidelines were younger age and multiple sexual partners; the least consistently listed predictor was inconsistent condom use. We found reasonably good concordance between risk factors consistently listed in the recommendations and predictors found to have strong empirical support in the literature. There is a need to continue building the evidence base to explicate the mechanisms and pathways of STD acquisition. We recommend periodic reviews of the level of support of predictors included in clinical guidelines to ensure that they are in accordance with empirical evidence.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».