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Enregistrement W4409492997 · doi:10.1101/2025.04.15.25325802

Enhancing surveillance of sexually transmitted infections in England with gender identity and behavioural data: the GUMCAD STI Surveillance System

2025· preprint· en· W4409492997 sur OpenAlexaff
Hamish Mohammed, Stephanie J Migchelsen, Stephen Duffell, Ana Beatriz Cauduro Harb, Tika Ram, John Were, Sheel Patel, Monty Moncrieff, James Hardie, Maryam Shahmanesh, David Phillips, Sonali Wayal, Anthony Nardone, Ann Sullivan, Claudia Estcourt, Jackie Cassell, Gwenda Hughes, Katy Sinka

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésIdentity (music)Gender identityPsychologyCriminologySocial psychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There has been an increasing trend in bacterial sexually transmitted infections (STIs) in England since the early 2000s. Since 2008, surveillance of STIs in England has been conducted using the Genitourinary Medicine Clinic Activity Dataset (hereafter referred to as ‘GUMCAD’), a depersonalised dataset of all attendances at all publicly-commissioned sexual health services (SHS). The aim is this article is to describe and evaluate the impact of the piloting and rollout of an enhanced specification of GUMCAD at SHS in England. Methods GUMCAD was enhanced in 2019 to allow SHS to report the gender identity (whether cisgender, transgender, gender diverse) of service users, and selected behavioural information collected during routine sexual history-taking such as the number of recent sex partners (last 3 months). Results Feasibility and acceptability of reporting these new data were confirmed in the pilot stage. 2023 was the first year over which most SHS (93%, 224/241) submitted enhanced GUMCAD data. Of all 4,610,410 consultations at SHS in 2023, gender identity (96% of consultations) and data on whether this varied from the sex registered at birth (88% of consultations) were well reported. Transgender women, transgender men, and gender-diverse individuals (identifying as non-binary or in any other way) respectively comprised 0.4%, 0.4%, and 0.5% of all consultations in 2023. There was less complete reporting of recent sex partners but, where reported, gay, bisexual and other men who have sex with men were more likely to report multiple recent sex partners. Conclusions These enhancements provide novel insights into sexual health need relevant to targeting existing and novel preventative interventions for STIs such as 4CMenB vaccination for gonorrhoea and doxycycline post-exposure prophylaxis (doxyPEP) for syphilis in England. The reporting of these new STI surveillance data also raise new complexities in interpretation, and behavioural data completeness will require further support and development.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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