Incentive-Based Sexually Transmitted and Blood-Borne Infections Screening in High-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increasing access to treatment and screening, rates of sexually transmitted and blood-borne infections (STBBI) continue to rise in high-income countries. The high cost of undiagnosed and untreated STBBI negatively affects individuals, health care systems, and societies. The use of monetary and nonmonetary incentives may increase STBBI screening uptake in high-income countries. Incentivized screening programs are most effective when developed specific to context and target population. METHODS: Our review was performed according to the recommendations of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Inclusion criteria were as follows: English language, high-income countries, primary research studies, and older than 16 years. Study quality was assessed using Joanna Briggs Institute quality assessment tools. RESULTS: The search yielded 6219 abstracts. Thirteen articles met the inclusion criteria. Studies took place in the United States, the United Kingdom, and Australia. Populations screened included: postsecondary and tertiary students, parolees or probationers, youth, and inner-city emergency department patients. Incentivized STBBI screened were human immunodeficiency virus (n = 5), chlamydia (n = 7), and multiple infections (n = 1). Incentives offered were monetary (cash/gift cards/not specified) (n = 10), nonmonetary (n = 1), and mixed (n = 2). Both monetary and nonmonetary incentives enhance STBBI screening in high-income countries. CONCLUSION: Incentivized screening programs are most effective when developed specific to context and target population. Further research is needed to analyze incentivized screening across similar study designs and to evaluate long-term effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».