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Enregistrement W2735523205 · doi:10.1136/sextrans-2017-053201

Can enhanced screening of men with a history of prior syphilis infection stem the epidemic in men who have sex with men? A mathematical modelling study

2017· article· en· W2735523205 sur OpenAlexafffundabout
Ashleigh R. Tuite, Souradet Y. Shaw, Joss Reimer, Craig Ross, David N. Fisman, Sharmistha Mishra

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of ManitobaWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSyphilisMedicineMen who have sex with menTransmission (telecommunications)Incidence (geometry)OutbreakDemographyImmunologyVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study is to determine the transmission impact of using prior syphilis infection to guide a focused syphilis screening intervention among men who have sex with men (MSM). METHODS: We parameterised a deterministic model of syphilis transmission in MSM to reflect the 2011-2015 syphilis outbreak in Winnipeg, Canada. Enhanced screening of 75% of men with prior syphilis every 3 months (A) was compared with distributing equivalent number tests to all MSM (B) or those with the highest partner number (C). We compared early syphilis incidence, diagnoses and prevalence after 10 years, relative to a base case of 30% of MSM screened annually. RESULTS: Strategy A was expected to avert 52% of incident infections, 44% of diagnosed cases and reduce early syphilis prevalence by 89%. Strategy B had the least impact. Strategy C was most effective, averting 59% of incident cases. When screening frequency was semiannual or annual, strategy A was the most effective. CONCLUSIONS: Enhanced screening of MSM with prior syphilis may efficiently reduce transmission, especially when identification of high-risk men via self-reported partner numbers or high-frequency screening is difficult to achieve.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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