Shale gas activity and increased rates of sexually transmitted infections in Ohio, 2000–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing shale gas ("fracking") industry depends on a mobile workforce, whose influx could have social impacts on host communities. Sexually transmitted infections (STIs) can increase through sexual mixing patterns associated with labor migration. No prior studies have quantified the relationship between shale gas activity and rates of three reportable STIs: chlamydia, gonorrhea, and syphilis. METHODS: We conducted a longitudinal, ecologic study from 2000-2016 in Ohio, situated in a prolific shale gas region in the United States (US). Data on reported cases of chlamydia, gonorrhea, and syphilis by county and year were obtained from the Ohio Department of Health. All 88 counties were classified as none, low, and high shale gas activity in each year, using data from the Ohio Department of Natural Resources. Annual rate ratios (RR) and 95% confidence intervals (95% CIs) were calculated from mixed-effects Poisson regression models evaluating the relationship between shale gas activity and reported annual STI rates while adjusting for secular trends and potential confounders obtained from the US Census. RESULTS: Compared to counties with no shale gas activity, counties with high activity had 21% (RR = 1.21; 95%CI = 1.08-1.36) increased rates of chlamydia and 19% (RR = 1.27; 95%CI 0.98-1.44) increased rates of gonorrhea, respectively. No association was observed for syphilis. CONCLUSION: This first report of a link between shale gas activity and increased rates of both chlamydia and gonorrhea may inform local policies and community health efforts.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».