Predictors of Pretravel Consultation in Tourists from Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although many tourists from Quebec (Canada) each year visit destinations at risk for infectious diseases, only a few of them seek travel health advice. To identify the determinants of travel health consultation, we conducted a study among Quebec's tourists visiting two popular sun destinations. METHODS: A conceptual model based on psychosocial determinants of human behavior was constructed. A cross-sectional survey was carried out, from January to April 1999, on two samples of travelers planning to visit Mexico and the Dominican Republic. One sample was composed of people who did not consult a travel clinic (cluster sampling in seven flights), and the other sample was one of clients of travel clinics (purposive selection of 13 specialized clinics located in Quebec). A 34-item self-administered bilingual questionnaire was distributed to travelers. Statistical analysis included a multivariate approach (logistic regression). RESULTS: A total of 2,242 travelers were surveyed (response rate in flight 75% and in clinics 99%). We present only results reported by French-speaking tourists: 1,152 who did not consult a travel clinic and were reached in flight, and 449 who were reached in clinics. Multivariate analyses indicated that travel agent recommendation was the most important predictor of consultation among travelers (OR 8.0, 95% CI 5.1-13), especially among those under 45 years of age and those who never sought pretravel consultation before (OR 21, 95% CI 11-41). Other important predictors were: traveling for the first time, traveling with children, previous consultation, perception about efficacy of immunization, risk perception, and information from travel agent, family doctor, and pharmacist. CONCLUSIONS: Despite its limitations, this study provides data that should help improve public health interventions aimed at encouraging travelers to get a pretravel consultation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».