Dermatologic conditions of the ill returned traveler: an analysis from the GeoSentinel Surveillance Network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin disorders are common in travelers. Knowledge of the relative frequency of post-travel-related skin disorders, including their geographic and demographic risk factors, will allow for effective pre-travel counseling, as well as improved post-travel diagnosis and therapeutic intervention. METHODS: We performed a retrospective study using anonymous patient demographic, clinical, and travel-related data from the GeoSentinel Surveillance Network clinics from January 1997 through February 2006. The characteristics of these travelers and their itineraries were analyzed using SAS 9.0 statistical software. RESULTS: A skin-related diagnosis was reported for 4594 patients (18% of all patients seen in a GeoSentinel clinic after travel). The most common skin-related diagnoses were cutaneous larva migrans (CLM), insect bites including superinfected bites, skin abscess, and allergic reaction (38% of all diagnoses). Arthropod-related skin diseases accounted for 31% of all skin diagnoses. Ill travelers who visited countries in the Caribbean experienced the highest proportionate morbidity due to dermatologic conditions. Pediatric travelers had significantly more dog bites and CLM and fewer insect bites compared with their adult counterparts; geriatric travelers had proportionately more spotted fever and cellulitis. CONCLUSIONS: Clinicians seeing patients post-travel should be alert to classic travel-related skin diseases such as CLM as well as more mundane entities such as pyodermas and allergic reactions. To prevent and manage skin-related morbidity during travel, international travelers should avoid direct contact with sand, soil, and animals and carry a travel kit including insect repellent, topical antifungals, and corticosteroids and, in the case of extended and/or remote travel, an oral antibiotic with ample coverage for pyogenic organisms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».