Evaluating the epidemiology of vaginitis in a contemporary cohort: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: (TV) commonly cause infectious vaginitis in women, especially those of reproductive age. Characterization of the epidemiology of infectious vaginitis in a contemporary population-based cohort was done to determine the longitudinal age-standardized and sex-based testing, positivity, and incidence rates and ratios of infectious vaginitis in a large Canadian healthcare region. Methods: We conducted a population-based cohort study from March 2015 through March 2018 using the Alberta Precision Laboratories (APL) microbiology database. Calgary 2016 census data was used to calculate incidence rates (IR) and ratios (IRR) for cases and testing rates. Results: For testing and positivity, female sex, and younger age groups were associated with increased risk of BV, VVC, and TV infections. The annual mean population in 2016 was 1,411,660 individuals (50.3% female). A total of 40,259 cases/293,853 tests (13.7%) of BV, 32,894 cases/293,853 tests (11.2%) of VVC, and 2018 cases/342,986 tests (0.7%) of TV were identified. The overall IR for BV ranged from 0 to 609 cases per 10,000 person-years. The overall IR for VVC ranged from 0 to 445 per 10,000 person-years. The overall IR for TV ranged from 0 to 27 per 10,000 person-years. The highest age-specific testing positivity rate and IR rate for BV and VVC occurred in women aged 20-34 years and 20-34 years. For TV, female IR for BV, VVC, and TV remained stable during the study. Discussion: These unique regional data provide insight for the development of appropriate age-specific clinical testing criteria according to relative risk of acquisition of each vaginitis agent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».