Exploring How Epidemic Context Influences Syphilis Screening Impact: A Mathematical Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current syphilis epidemic in the United States is concentrated in gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM), but substantial heterosexual transmission is reported in some parts of the country. Using the US states of Louisiana and Massachusetts as case studies, we investigated how epidemic context influences the impact of population screening approaches for syphilis control. METHODS: We constructed a compartmental metapopulation model parameterized to describe observed patterns of syphilis transmission. We estimated the impact of different approaches to screening, including perfect adherence to current US screening guidelines in MSM. RESULTS: In Louisiana, where syphilis cases are more evenly distributed among MSM and heterosexual populations, we projected that screening according to guidelines would contribute to no change or an increase in syphilis burden, compared with burden with current estimated screening coverage. In Massachusetts, which has a more MSM-focused outbreak, we projected that screening according to guidelines would be as or more effective than current screening coverage in most population groups. CONCLUSIONS: Men who have sex with men-focused approaches to screening may be insufficient for control when there is substantial transmission in heterosexual populations. Epidemic characteristics may be useful when identifying at-risk groups for syphilis screening.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».