International Travel Patterns and Travel Risks for Stem Cell Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stem cell transplantation (SCT) is being increasingly utilized for multiple medical illnesses. However, there is limited knowledge about international travel patterns and travel-related illnesses of stem cell transplant recipients (SCTRs). METHODS: An observational cross-sectional study was conducted among 979 SCTRs at Memorial Sloan Kettering Cancer Center using a previously standardized and validated questionnaire. International travel post SCT, pre-travel health advice, exposure risks, and travel-related illnesses were queried. RESULTS: A total of 516 SCTRs completed the survey (55% response rate); of these, 40% were allogeneic SCTRs. A total of 229 (44.3%) respondents reported international travel outside the United States and Canada post SCT. The international travel incidence was 32% [95% confidence interval CI 28-36] within 2 years after SCT. Using multivariable Cox regression analysis, variables significantly associated with international travel within first 2 years after SCT were history of international travel prior to SCT [hazard ratio (HR) = 5.3, 95% CI 2.3-12.0], autologous SCT (HR = 2.6, 95% CI 1.6-2.8), foreign birth (HR = 2.3, 95% CI 1.5-3.3), and high income (HR = 2.0, 95% CI 1.8-3.7). During their first trip, 64 travelers (28%) had traveled to destinations that may have required vaccination or malaria chemoprophylaxis. Only 56% reported seeking pre-travel health advice. Of those who traveled, 16 travelers (7%) became ill enough to require medical attention during their first trip after SCT. Ill travelers were more likely to have visited high-risk areas (60 vs 26%, p = 0.005), to have had a longer mean trip duration (24 vs 12 days, p = 0.0002), and to have visited friends and relatives (69 vs 21%, p < 0.0001). CONCLUSIONS: International travel was common among SCTRs within 2 years after SCT and was mainly to low-risk destinations. Although the overall incidence of travel-related illnesses was low, certain subgroups of travelers were at a significantly higher risk. Pre-travel health counseling and interventions were suboptimal.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».