Effect of screening young men for <i>Chlamydia trachomatis</i> on the rates among women: a network modelling study for high-prevalence communities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: (Ct) is the most commonly reported sexually transmitted infection in the USA and causes important reproductive morbidity in women. The Centers for Disease Control and Prevention recommend routine screening of sexually active women under age 25 but not among men. Despite three decades of screening women, chlamydia prevalence in women remains high. Untested and untreated men can serve as a reservoir of infection in women, and male-screening based intervention can be an effective strategy to reduce infection in women. We assessed the impact of screening men on the Ct prevalence in women. DESIGN: We created an individual-based network model to simulate a realistic chlamydia epidemic on sexual contact networks for a synthetic population (n=5000). The model is calibrated to the ongoing routine screening among African American (AA) women in the USA and detailed a male-screening programme, Check It, that bundles best practices for Ct control. We used sensitivity analysis to quantify the relative importance of each intervention component. SETTING: Community-based venues in New Orleans, Louisiana, USA. PARTICIPANTS: Heterosexual AA men, aged 15 to 24, who had sex with women in the past 2 months. INTERVENTION: Venue-based screening, expedited index treatment, expedited partner treatment and rescreening. RESULTS: We estimate that by annually screening 7.5% of the AA male population in the age-range, the chlamydia prevalence would be reduced relatively by 8.1% (95% CI 5.9% to 10.4%) in AA women and 8.8% (95% CI 6.9% to 10.8%) in AA men. Each man screened could prevent 0.062 (95% CI 0.030 to 0.094) cases in men and 0.204 (95% CI 0.143 to 0.267) cases in women. The model suggested the importance of intervention components ranked from high to low as venue-based screening, expedited index treatment, expedited partner treatment and rescreening. CONCLUSION: The findings indicated that male-screening has the potential to substantially reduce the prevalence among women in high-prevalence communities.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».