Spatial-Temporal Epidemiology of the Syphilis Epidemic in Relation to Neighborhood-Level Structural Factors in British Columbia, 2005–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spatial clusters of syphilis have been observed within several jurisdictions globally; however, the degree to which they are predicted by the spatial distributions of gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM) and testing remains unknown. We sought to describe the spatial-temporal epidemiology of infectious syphilis and identify associations between neighborhood-level factors and rates of syphilis, in British Columbia, Canada. METHODS: We used ArcGIS to map infectious syphilis cases among men (2005 to 2016), SaTScan to detect areas with significantly elevated rates of syphilis, and spatial regression to identify associations between neighborhood-level factors and rates of syphilis. RESULTS: Five clusters were identified: a core in downtown Vancouver (incidence rate ratio [IRR], 18.0; 2007-2016), 2 clusters adjacent to the core (IRR, 3.3; 2012-2016; and IRR, 2.2; 2013-2016), 1 cluster east of Vancouver (IRR, 2.1; 2013-2016), and 1 cluster in Victoria (IRR, 4.3; 2015-2016). Epidemic curves were synchronized across cluster and noncluster regions. Neighborhood-level GBM population estimates and testing rates were both associated with syphilis rates; however, the spatial distribution of syphilis was not fully explained by either of these factors. CONCLUSIONS: We identified two novel ecologic correlates of the spatial distribution of infectious syphilis-density of GBM and rates of syphilis testing-and found that these factors partially, though not entirely, explained the spatial distribution of clusters. Residual spatial autocorrelation suggests that greater syphilis testing coverage may be needed and low-barrier GBM-affirming testing should be expanded to regions outside the core.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».