Building a Simple Model to Assess the Impact of Case Investigation and Contact Tracing for Sexually Transmitted Diseases: Lessons From COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: During the COVID-19 pandemic, the U.S. Centers for Disease Control and Prevention developed a simple spreadsheet-based tool to help state and local public health officials assess the performance and impact of COVID-19 case investigation and contact tracing in their jurisdiction. The applicability and feasibility of building such a tool for sexually transmitted diseases were assessed. Methods: The key epidemiologic differences between sexually transmitted diseases and respiratory diseases (e.g., mixing patterns, incubation period, duration of infection, and the availability of treatment) were identified, and their implications for modeling case investigation and contact tracing impact with a simple spreadsheet tool were remarked on. Existing features of the COVID-19 tool that are applicable for evaluating the impact of case investigation and contact tracing for sexually transmitted diseases were also identified. Results: Our findings offer recommendations for the future development of a spreadsheet-based modeling tool for evaluating the impact of sexually transmitted disease case investigation and contact tracing efforts. Generally, we advocate for simplifying sexually transmitted disease-specific complexities and performing sensitivity analyses to assess uncertainty. The authors also acknowledge that more complex modeling approaches might be required but note that it is possible that a sexually transmitted disease case investigation and contact tracing tool could incorporate features from more complex models while maintaining a user-friendly interface. Conclusions: A sexually transmitted disease case investigation and contact tracing tool could benefit from the incorporation of key features of the COVID-19 model, namely its user-friendly interface. The inherent differences between sexually transmitted diseases and respiratory viruses should not be seen as a limitation to the development of such tool.
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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 | 0,013 |
| 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 ».