Epidemiological Trends of Syphilis Infections in Japan and South Korea From 2011 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to investigate and compare the epidemiological trends of syphilis infections in Japan and South Korea from 2011 to 2019 and examine the factors contributing to the disparities in the incidence of syphilis between the two countries. Methods: A retrospective analysis was conducted using syphilis data from the National Institute of Infectious Diseases in Japan and the Korea Disease Control and Prevention Agency. Incidence rates were calculated and analyzed by gender and age group, with a focus on annual trends. Statistical analysis was performed using EZR (Easy R), and appropriate tests were conducted to evaluate the statistical significance of the results. Results: Japan experienced a substantial rise in syphilis cases, with an eight-fold increase (from 827 cases in 2011 to 7,007 in 2018) primarily among women aged 20 - 29 years (P < 0.05). In contrast, South Korea underwent a more modest increase, with a 1.82-fold rise in cases (from 965 in 2011 to 1,753 in 2019) predominantly among men aged 20 - 39 years (P < 0.05). The incidence rate in Japan increased by 8.09 times, while South Korea saw a 1.76-fold increase over the same period. In addition, Japan experienced an increase in congenital syphilis cases, whereas South Korea saw a decline. Conclusions: The contrasting syphilis trends in Japan and South Korea highlight the need for country-specific public health strategies. Japan’s sharp increase in syphilis cases, particularly among young women, necessitates an urgent reassessment of current preventive measures. In contrast, the relatively stable trend in South Korea suggests more effective disease management, although further investigation is needed to identify the contributing factors. These findings underscore the importance of tailored public health interventions to address the unique epidemiological challenges in each country.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».