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Enregistrement W4285067304 · doi:10.2196/31136

An Automated Surveillance System (SurCeGGID) for the French Sexually Transmitted Infection Clinics: Epidemiological Monitoring Study

2022· article· en· W4285067304 sur OpenAlexvenueno aff
Ndeindo Ndeikoundam Ngangro, Corinne Pioche, Sophie Vaux, Delphine Viriot, Julien Durand, Bénédicte Berat, Mohammed Hamdaoui, Florence Lot

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublic healthEpidemiologyMen who have sex with menMedical emergencyElectronic surveillanceReproductive healthFamily medicineEnvironmental healthPopulationHuman immunodeficiency virus (HIV)SyphilisComputer scienceInternet privacyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Viral and bacterial sexually transmitted infections (STIs) are public health concerns worldwide, but surveillance systems are not comprehensive enough to design and monitor accurately STI control strategies in most countries. In 2016, 320 STI clinics (CeGIDDs in French) were implemented in France, primarily targeting most exposed populations, although access is free of charge for anybody. OBJECTIVE: This article describes the mandatory surveillance system (SurCeGIDD) based on CeGIDD's individual data aiming to better guide STI prevention. METHODS: A decree ensured the use of software to manage consultations in CeGIDDs and to transfer surveillance data. A web service was implemented to secure data transfer from CeGIDDs' software to a centralized database. CeGIDDs can also transfer data in CSV format via a secured data-sharing platform. Then, data are automatically checked before integration. Data on sociodemographic variables, sexual exposure, blood exposure, symptoms, STI tests, STI diagnoses, and sexual health services delivery were collected for the previous year (n-1). Preliminary and descriptive analyses of 2017-2018 data transmitted in 2018 and 2019, respectively, were performed using numbers and proportions for qualitative variables. RESULTS: In 2017, 54/320 (16.9%) CeGIDDs transmitted their data. In 2018, this number of participants increased to 143/320 (44.7%) CeGIDDs. The corresponding volume of records increased from 2414 in 2017 to 382,890 in 2018. In 2018, most attendances were hospital based (263,480/382,890, 68.81%). In 2018, attendees were mostly men 227,326/379,921 (59.84%), while 151,963/379,921 (40%) were women 632/379,921 (0.17%) transgenders. The median age was 27 years for men, 23 years for women, and 30 years for transgender. Half of the attendees (81,964/174,932, 46.85%) were heterosexual men, 69,016/174,932 (39.45%) heterosexual women, 20,764/174,932 (11.87%) men who have sex with men, and 3188/174,932 (1.82%) women who have sex with women. A majority of them were born in France (227,698/286,289, 79.53%) and unemployed 115,913/211,707 (54.75%). The positivity rates were 0.37% for 205,348 HIV serologies, 1.31% for 131,551 hepatitis B virus serologies, 7.16% for 161,241 Chlamydia trachomatis PCR, 2.83% for 146,649 gonorrhea PCR, 1.04% for the syphilis combination of treponema and nontreponema serologies, and 5.96% for 13,313 Mycoplasma genitalium PCR. CONCLUSIONS: Despite challenges, the effectiveness of the SurCeGIDD surveillance based on routine patients' records was demonstrated. The wide range of information, including socioeconomic determinants, might help to better guide and evaluate the prevention policies and services delivery. However, the growing volumes of information will require adapted tools and algorithms for the data management and analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
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