Assessing Different Partner Notification Methods for Assuring Partner Treatment for Gonorrhea: Looking for the Best Mix of Options
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Partner notification for gonorrhea is intended to interrupt transmission and to bring people exposed to infection to care. Partner notification may be initiated through public health professionals (disease intervention specialist: DIS referral) or patients (patient referral). In some cases, patients may carry medications or prescriptions for partners (patient-delivered partner therapy: PDPT). OBJECTIVE: To examine how patterns of notifying and treating partners of persons with gonorrhea differ by partner notification approach. DESIGN: From published literature (2005-2012), we extracted 10 estimates of patient referral data from 7 studies (3853 patients, 7490 partners) and 5 estimates of PDPT data from 5 studies (1781 patients, 3125 partners). For DIS referral estimates, we obtained 2010-2012 data from 14 program settings (4581 patients interviewed, 8301 partners). For each approach, we calculated treatment cascades based on the proportion of partners who were notified and treated. We also calculated cascades based on partners notified and treated per patient diagnosed. RESULTS: Proportions of partners notified and treated were, for patient referral, 56% and 34%; for PDPT, 57% and 46%; for DIS referral, 25% and 22%. Notification and treatment estimates for patient referral and PDPT were significantly higher than for DIS referral, but DIS referral was more efficacious than the other methods in assuring treatment among those notified (all Ps < .001). The notification and treatment ratios per patient seen were, for patient referral, 0.96 and 0.61; for PDPT, 0.90 and 0.73; for DIS referral, 0.45 and 0.40. CONCLUSION: Patient-based methods had higher proportions of partners treated overall, but provider referral had the highest proportion treated among those notified. These data may assist programs to align the most efficacious strategies with the most epidemiologically or clinically important cases while assuring the best scalable standard of care for others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».