Comparing the Ecological Niches of Chlamydial and Gonococcal Infections in Winnipeg, Canada: 2007–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown substantial differences in geographic clustering of sexually transmitted infections (STI), such as chlamydia (CT) and gonorrhea (NG), conditional on epidemic phase. Chlamydia and NG have recently shown resurgent epidemiology in the northern hemisphere. This study describes the recent epidemiology of CT and NG in Winnipeg, Canada, combining traditional surveillance tools with place-based analyses, and comparing the ecological niches of CT and NG, in the context of their evolving epidemiology. METHODS: Data were collected as part of routine public health surveillance between 2007 and 2016. Secular trends for CT and NG, and CT/NG coinfection were examined. Gini coefficients and population attributable fractions explored the distribution, and concentration of infections over time and space. RESULTS: Rates of CT increased from 394.9/100,000 population to 476.2/100,000 population from 2007 to 2016. Gonorrhea rates increased from 78.0/100,000 population to 143.5/100,000 population during the same period. Each pathogen had its own ecological niche: CT was widespread geographically and socio-demographically, while NG was clustered in Winnipeg's inner-core. CT/NG co-infections had the narrowest space and age distribution. NG was shown to be undergoing a growth phase, with clear signs of geographic dispersion. The expansion of NG resembled the geographic distribution of CT. CONCLUSIONS: We demonstrated that NG was experiencing a growth phase, confirming theoretical predictions of geographic dispersion during a growth phase. During this phase, NG occupied similar geographic spaces as CT. Knowledge of different ecological niches could lead to better targeting of resources for subpopulations vulnerable to STIs.
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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) | 0,000 | 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 ».