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Enregistrement W2102912586 · doi:10.3201/eid1908.121739

Travel-associated Diseases, Indian Ocean Islands, 1997–2010

2013· article· en· W2102912586 sur OpenAlexfundno aff
Hélène Savini, Philippe Gautret, Jean Gaudart, Vanessa Field, Francesco Castelli, Rogelio López‐Vélez, Poh Lian Lim, Marc Shaw, Frank von Sonnenburg, Louis Loutan, Fabrice Simon

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthUniversità degli Studi di BresciaUniversity of Cape TownUniversité de GenèveJohns Hopkins UniversityMahidol UniversityEmory UniversityUniversity of TorontoUniversiteit van AmsterdamUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of MinnesotaHarvard UniversityUniversity of Washington
Mots-clésChikungunyaMalariaOutbreakIndian oceanDiarrheaGeographyVirologyDengue feverChikungunya feverMedicineEnvironmental healthImmunologyInternal medicineOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data collected by the GeoSentinel Surveillance Network for 1,415 ill travelers returning from Indian Ocean islands during 1997-2010 were analyzed.Malaria (from Comoros and Madagascar), acute nonparasitic diarrhea, and parasitoses were the most frequently diagnosed infectious diseases.An increase in arboviral diseases reflected the 2005 outbreak of chikungunya fever.T he outbreak of chikungunya fever in Indian Ocean islands (IOI) provides new insights on emerging infections in this geographic region (1).We present data collected over 14 years from travelers to IOI who visited GeoSentinel clinics. The StudyGeoSentinel sites are specialized travel clinics providing surveillance data for ill travelers.Detailed methods for recruitment of patients for the GeoSentinel database are described elsewhere (2).Demographics, travel characteristics, and individual medical data were obtained from travelers to Comoros (including Mayotte), Madagascar, Maldives, Mauritius, Réunion Island, and Seychelles during March 1, 1997-December 31, 2010.Statistical significance was determined by using Fisher exact test for categorical variables and Kruskal-Wallis test for quantitative variables.A 2-sided significance level of p<0.05 was considered significant.This study comprised 1,415 ill patients (Table 1).Demographic data varied according to the visited island.Median age was 36 years, and the male to female ratio was 1.1:1.0.The most common reason for travel was tourism (44.5%), followed by visiting friends and relatives (VFR) (30.8%).Only 43.0% of travelers had a pre-travel encounter with a travel medicine specialist or general practitioner.Illness patterns varied by place of exposure (Figure 1).Malaria, the most frequently diagnosed illness (388 [27.4%] travelers), accounted for 74.1% of diagnoses for VFR but only 6.6% for non-VFR travelers (p<0.01).Plasmodium falciparum malaria represented 88.0% of cases, including 12 cases of severe malaria, mostly from Comoros or Madagascar.One case of P. ovale malaria was reported from Mauritius in a person who had previously traveled to Cameroon.Arboviral disease diagnoses included 40 cases of chikungunya and 24 cases of dengue.Overall, arboviral diseases accounted for 4.5% of the total diagnoses.Arboviral diseases accounted for 36.0% of diseases acquired by travelers to Réunion Island (vs.3.6% in non-Réunion Island travelers, p<0.01) and were more frequent in tourists than in nontourists (6.5% vs. 2.9%, p<0.01).Numbers of arboviral diseases showed a sustained increase and peaked in 2006.Dengue was noted only after 2001.Chikungunya cases dramatically increased in 2006 and were sustained at a lower level during 2007-2010, suggesting local transformation from epidemic to endemic phases or better notification of the diagnosis (Figure 2).Parasitic infections other than malaria accounted for 131 (9.3%) diagnoses.A higher proportion of parasitoses occurred in travelers to Madagascar than in persons who had not traveled there (21.3% vs. 2.6%, p<0.01) and in missionary than non-missionary travelers (18.7% vs. 7.9%, p<0.01).Intestinal helminths or protozoans were the most commonly identified parasites.Schistosomiasis (21 cases) was reported from Madagascar only.Acute nonparasitic diarrhea accounted for 162 (11.5%) final diagnoses.Higher proportions of such diarrhea occurred in travelers to Madagascar than in persons who had not traveled there (15.7% vs. 9.1%, p<0.01) and in travelers to Maldives than in persons who had not traveled there (18.4% vs. 10.5%, p<0.01).In 23 (14.2%) cases, a pathogen was identified.Acute nonparasitic diarrhea and skin infections were more frequently reported in tourists than in nontourists (17.3% and 12.4% vs. 6.8% and 3.8%, respectively [p<0.01]).The proportion of respiratory infections

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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