A cross-sectional evaluation of opt-in testing for sexually transmitted and blood-borne infections in three Canadian provincial correctional facilities: a missed opportunity for public health?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Incarceration provides an opportunity for screening and treatment of sexually transmitted and blood-borne infections (STBBIs) in high-risk groups. The purpose of this paper is to determine positivity rates of STBBI screening within correctional facilities using opt-in strategies and estimate the proportion of admissions tested. Design/methodology/approach A cross-sectional, retrospective review of testing data from January 2012 to August 2015 from three provincial correctional facilities located in Alberta, Canada was completed. Analysis variables included STBBI, gender, facility, collection year and age. STBBI-stratified analysis was performed to identify correlates for positivity using univariate and logistic regressions. Findings Overall prevalence of chlamydia was 11.2 percent and gonorrhea was 3.5 percent; correlates for both were younger age and facility type. The syphilis prevalence rate was 3.2 percent; correlates included being female, older age, adult facilities, with later years being protective. In total, 14 (0.3 percent) newly diagnosed HIV cases were found, prevalence increased with age. HBV prevalence was 1.7 percent with no significant correlations. Nearly one-tenth ( n =422) of those screened for HCV antibody were positive; all variables were significantly correlated. Overall estimates of the proportion of admissions tested by STBBI were low and ranged from 4.8 to 16.1 percent. Originality/value This study found high rates of STBBI in correctional facilities and showed that only a small proportion of the population was tested using an opt-in strategy. Shifting to an “opt-out” strategy may be warranted.
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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».