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Enregistrement W2982019590 · doi:10.1093/ofid/ofz405

Optimizing Coverage vs Frequency for Sexually Transmitted Infection Screening of Men Who Have Sex With Men

2019· article· en· W2982019590 sur OpenAlexaff
Kevin M. Weiss, Jeb Jones, Emeli J. Anderson, Thomas L. Gift, Harrell W. Chesson, Kyle T. Bernstein, Kimberly Workowski, Ashleigh R. Tuite, Eli S. Rosenberg, Patrick S. Sullivan, Samuel M. Jenness

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensBlueDot (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthEmory UniversityCenter for AIDS Research, Emory UniversityCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthCenter for AIDS Research, University of Washington
Mots-clésMedicineMen who have sex with menInternal medicineDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of bacterial sexually transmitted infections (STIs) in men who have sex with men (MSM) has increased substantially despite availability of effective antibiotics. The US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) recommends annual screening for all sexually active (SA) MSM and more frequent screening for high-risk (HR) MSM. The population-level benefits of improved coverage vs increased frequency of STI screening among SA vs HR MSM are unknown. METHODS: We used a network transmission model of gonorrhea (NG) and chlamydia (CT) among MSM to simulate the implementation of STI screening across different scenarios, starting with the CDC guidelines at current coverage levels. Counterfactual model scenarios varied screening coverage and frequency for SA MSM and HR MSM (MSM with multiple recent partners). We estimated infections averted and the number needed to screen to prevent 1 new infection. RESULTS: Compared with current recommendations, increasing the frequency of screening to biannually for all SA MSM and adding some HR screening could avert 72% of NG and 78% of CT infections over 10 years. Biannual screening of 30% of HR MSM at empirical coverage levels for annual SA screening could avert 76% of NG and 84% of CT infections. Other scenarios, including higher coverage among SA MSM and increasing frequency for HR MSM, averted fewer infections but did so at a lower number needed to screen. CONCLUSIONS: The optimal screening scenarios in this model to reduce STI incidence among MSM included more frequent screening for all sexually active MSM and higher coverage of screening for HR men with multiple partners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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