Spectrum of Disease and Relation to Place of Exposure among Ill Returned Travelers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 8 percent of travelers to the developing world require medical care during or after travel. Current understanding of morbidity profiles among ill returned travelers is based on limited data from the 1980s. METHODS: Thirty GeoSentinel sites, which are specialized travel or tropical-medicine clinics on six continents, contributed clinician-based sentinel surveillance data for 17,353 ill returned travelers. We compared the frequency of occurrence of each diagnosis among travelers returning from six developing regions of the world. RESULTS: Significant regional differences in proportionate morbidity were detected in 16 of 21 broad syndromic categories. Among travelers presenting to GeoSentinel sites, systemic febrile illness without localizing findings occurred disproportionately among those returning from sub-Saharan Africa or Southeast Asia, acute diarrhea among those returning from south central Asia, and dermatologic problems among those returning from the Caribbean or Central or South America. With respect to specific diagnoses, malaria was one of the three most frequent causes of systemic febrile illness among travelers from every region, although travelers from every region except sub-Saharan Africa and Central America had confirmed or probable dengue more frequently than malaria. Among travelers returning from sub-Saharan Africa, rickettsial infection, primarily tick-borne spotted fever, occurred more frequently than typhoid or dengue. Travelers from all regions except Southeast Asia presented with parasite-induced diarrhea more often than with bacterial diarrhea. CONCLUSIONS: When patients present to specialized clinics after travel to the developing world, travel destinations are associated with the probability of the diagnosis of certain diseases. Diagnostic approaches and empiric therapies can be guided by these destination-specific differences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle