Laboratory Detection of First and Repeat Chlamydia Cases Influenced by Testing Patterns: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to describe and explore potential driving factors of trends in reported chlamydia infections over time in Manitoba, Canada. METHODS: Surveillance and laboratory testing data from Manitoba Health, Seniors and Active Living were analysed using SAS v9.4. Kaplan-Meier plots of time from the first to second chlamydia infection were constructed, and Cox proportional hazards regression was used to estimate the risk of second repeat chlamydia infections in males and females. RESULTS: Overall, the number of reported infections found mirrored the number of tests conducted. From 2008 to 2014, the number of first infections found among females decreased as the number of first tests conducted among females also decreased. Between 2008 and 2012, the number of repeat tests among females increased and was accompanied by an increase in the number of repeat positive results from 2009 to 2013. From 2008 to 2016, the number of repeat tests and repeat positive results increased steadily among males. CONCLUSIONS: Chlamydia infection rates consistently included a subset composed of repeat infections. The number of cases identified appears to mirror testing volumes, drawing into question incidence calculations that do not include testing volumes. SUMMARY BOX: 1) What is the current understanding of this subject? Chlamydia incidence is high in Manitoba, particularly among young women and in northern Manitoba.2) What does this report add to the literature? This report suggests that incidence calculated using case-based surveillance data alone does not provide an accurate estimate of chlamydia incidence in Manitoba and is heavily influenced by testing patterns.3) What are the implications for public health practice? In general, improving testing rates in clinical practices as well as through the provision of rapid services in non-clinical venues could result in higher screening and treatment rates. In turn, this could lead to a better understanding of true disease occurrence.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».