Chlamydia and Gonorrhea Infections in Genital and Extragenital Samples Among Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For people who have anal and/or oral sex, many programs recommend genital and extragenital (defined here as anorectal and oropharyngeal) screening for Chlamydia trachomatis (CT) and Neisseria gonorrhoeae (NG) to identify all potential sites of infection. METHODS: We assessed genital and extragenital CT and NG prevalence among people reporting extragenital sexual exposure. RESULTS: Among 343 gay and bisexual men who reported sex with men (GBMSM), 42 (12.2%) had CT with positivity of 3.5%, 9.3%, and 1.8% in the genital, anal, and oral samples, respectively. In this same group, 55 (16.0%) had NG with positivity of 5.2%, 8.5%, and 7.6% in the genital, anal, and oral samples, respectively. If only genital screening had been performed, 71.4% of CT infections and 67.3% of NG infections in GBMSM would have gone undetected. Among 96 men who only have sex with women (MSW), 10 (10.4%) had chlamydial infection-all detected in genital samples with no extragenital infections detected. Nine gonococcal infections (9.4%) were detected in MSW, with positivity of 6.3%, 2.1%, and 3.1% in the genital, anal, and oral samples, respectively. If only genital testing had been performed, no CT infections would have been missed among MSW; however, 33.3% of NG infections would have been missed. Among 329 cisgender women, 35 (10.6%) had CT with positivity of 7.9%, 6.1%, and 1.8% in the genital, anal, and oral samples, respectively. In the same group, 17 (5.2%) had NG with positivity of 4.0%, 2.1%, and 2.4% in the genital, anal, and oral samples, respectively. Among these women, 25.7% and 23.5% of CT and NG infections, respectively, would not have been detected. CONCLUSIONS: The increased case finding when including extragenital testing for GBMSM and women was confirmed in this analysis. However, the benefit-cost ratio and the clinical or public health value of extragenital screening in these different populations require further study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».