Optimizing Coverage vs Frequency for Sexually Transmitted Infection Screening of Men Who Have Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».