transmitted infection in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence and prevalence of sexually transmitted infection (STI) in China has been on the rise in the past decade. Delineation of epidemiologic pattern is often hampered by its uneven distribution. Spatial distribution is often a neglected aspect of STI research, the description of which may enhance epidemiologic surveillance and inform service development. Methods: Over a one month-period, all first time attendees of 6 public STI clinics in Hong Kong were interviewed before clinical consultation using a standard questionnaire to assess their demographic, clinical and behavioural characteristics. A GIS (geographic information system)-based approach was adopted with mapping performed. The cases attending the clinics in different locations were profiled. A comparison was made between neighbourhood cases (patients living near a clinic) and distant cases (those farther off), by calculating the odds ratio for demographic, behavioural and geographic characteristics. Results: Of the 1142 STI patients evaluated, the residence locations of 1029 (90.1%) could be geocoded, of which 95.6 % were ethnic Chinese and 63.4 % male. Geographically only about a quarter lived in the same district as the clinic. STI patients aged 55 or above were more likely to be living in the vicinity of the clinic, located in the same or adjacent tertiary planning unit (a small geographic unit below district level). A majority of patients came from
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».