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Enregistrement W4295429919 · doi:10.1371/journal.pone.0273713

Stopping syphilis transmission in Arctic communities through rapid diagnostic testing: The STAR study protocol

2022· article· en· W4295429919 sur OpenAlexafffundabout
Chelsea Caya, Mathieu Maheu‐Giroux, Yiqing Xia, Bouchra Serhir, Véronique Morin, Michael Libman, Rachel Corsini, David A. Goldfarb, Tom Wong, Ameeta E. Singh, Cédric P. Yansouni

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaGovernment of CanadaUniversity of TorontoBC Children's HospitalPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaNunavik Regional Board of Health and Social ServicesMcGill UniversityInstitut National de Santé Publique du QuébecInstitute of Infection and ImmunityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSyphilisMedicineTransmission (telecommunications)Context (archaeology)Point-of-care testingDiagnostic testEnvironmental healthImmunologyPediatricsGeographyComputer scienceTelecommunicationsHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intense transmission of syphilis has emerged in some Canadian Arctic communities despite screening and prevention efforts. The remoteness of most communities and limited diagnostic infrastructure yield long delays (≥14 days) between screening and treatment of cases. These hamper syphilis control efforts and may contribute to sustained transmission. Syphilis rapid diagnostic tests (RDTs) have been developed to make screening more accessible and to inform clinical decision-making within the same clinical encounter. These RDTs have been successfully deployed in several countries, but not yet in Canada. METHODS AND DESIGN: We describe the methodology of the "Stopping Syphilis Transmission in Arctic Communities Through Rapid Diagnostic Testing" (STAR) study, wherein the clinical and epidemiological impact of deploying a dual syphilis RDT in the context of ongoing transmission in Nunavut and Nunavik will be evaluated. In this prospective multisite field evaluation, sexually active individuals aged ≥14 years at risk for syphilis will be offered screening by an RDT at the point-of-care by non-laboratory trained registered nurses. Whole blood and serum specimens will be concurrently collected, when feasible, for rapid testing with an RDT containing both treponemal and non-treponemal components (Chembio DPP® Syphilis Screen & Confirm) and compared to laboratory-based reference testing according to a reverse sequence algorithm. The diagnostic accuracy of the RDT, using both whole blood and centrifuged serum specimens, will be validated under real-world conditions in remote Northern settings, outside of specialized laboratories. Additionally, screening-to-treatment time, case detection rates, and the number of infectious contacts averted by using the RDT relative to reference testing will be estimated. The impact of both diagnostic approaches on syphilis transmission dynamics will also be modeled. DISCUSSION: This study will provide much needed evidence for strengthening rapid responses to emerging syphilis outbreaks in remote Arctic regions, by supplementing traditional diagnostic strategies with an RDT to rapidly triage patients likely in need of treatment. These results will also inform the development and tailoring of future diagnostic strategies and public health responses to emerging outbreaks in the North.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,009

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,131 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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