Latitudinal Patterns of Travel Among Returned Travelers With Influenza: Results From the GeoSentinel Surveillance Network, 1997–2007
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza is a common vaccine-preventable disease among international travelers, but few data exist to guide use of reciprocal hemisphere or out-of-season vaccines. METHODS: We analyzed records of ill-returned travelers in the GeoSentinel Surveillance Network to determine latitudinal travel patterns in those who acquired influenza abroad. RESULTS: Among 37,542 ill-returned travelers analyzed, 59 were diagnosed with influenza A and 11 with influenza B. Half of travelers from temperate regions to the tropics departed outside influenza season. Twelve travelers crossed hemispheres from one temperate region to another, five during influenza season. Ten of 12 travelers (83%) with influenza who crossed hemispheres were managed as inpatients. Proportionate morbidity estimates for influenza A acquisition were highest for travel to the East-Southeast Asian influenza circulation network with 6.13 (95% CI 4.5-8.2) cases per 1000 ill-returned travelers, a sevenfold increased proportionate morbidity compared to travel outside the network. CONCLUSIONS: Alternate hemisphere and out-of-season influenza vaccine availability may benefit a small proportion of travelers. Proportionate morbidity estimates by region of travel can inform pre-travel consultation and emphasize the ease of acquisition of infections such as influenza during travel.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».