Illness in Travelers Returned From Brazil: The GeoSentinel Experience and Implications for the 2014 FIFA World Cup and the 2016 Summer Olympics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brazil will host the 2014 FIFA World Cup and the 2016 Olympic and Paralympic Games, events that are expected to attract hundreds of thousands of international travelers. Travelers to Brazil will encounter locally endemic infections as well as mass event-specific risks. METHODS: We describe 1586 ill returned travelers who had visited Brazil and were seen at a GeoSentinel Clinic from July 1997 through May 2013. RESULTS: The most common travel-related illnesses were dermatologic conditions (40%), diarrheal syndromes (25%), and febrile systemic illness (19%). The most common specific dermatologic diagnoses were cutaneous larva migrans, myiasis, and tungiasis. Dengue and malaria, predominantly Plasmodium vivax, were the most frequently identified specific causes of fever and the most common reasons for hospitalization after travel. Dengue fever diagnoses displayed marked seasonality, although cases were seen throughout the year. Among the 28 ill returned travelers with human immunodeficiency virus (HIV) infection, 11 had newly diagnosed asymptomatic infection and 9 had acute symptomatic HIV. CONCLUSIONS: Our analysis primarily identified infectious diseases among travelers to Brazil. Knowledge of illness in travelers returning from Brazil can assist clinicians to advise prospective travelers and guide pretravel preparation, including itinerary-tailored advice, vaccines, and chemoprophylaxis; it can also help to focus posttravel evaluation of ill returned travelers. Travelers planning to attend mass events will encounter other risks that are not captured in our surveillance network.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».