Sex and Gender Differences in Travel‐Associated Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No systematic studies exist on sex and gender differences across a broad range of travel-associated diseases. METHODS: Travel and tropical medicine GeoSentinel clinics worldwide contributed prospective, standardized data on 58,908 patients with travel-associated illness to a central database from 1 March 1997 through 31 October 2007. We evaluated sex and gender differences in health outcomes and in demographic characteristics. Statistical significance for crude analysis of dichotomous variables was determined using chi2 tests with calculation of odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). The main outcome measure was proportionate morbidity of specific diagnoses in men and women. The analyses were adjusted for age, travel duration, pretravel encounter, reason for travel, and geographical region visited. RESULTS: We found statistically significant (P < .001) differences in morbidity by sex. Women are proportionately more likely than men to present with acute diarrhea (OR, 1.13; 95% CI, 1.09-1.38), chronic diarrhea (OR, 1.28; 95% CI, 1.19-1.37), irritable bowel syndrome (OR, 1.39; 95% CI, 1.24-1.57), upper respiratory tract infection (OR, 1.23; 95% CI, 1.14-1.33); urinary tract infection (OR, 4.01; 95% CI, 3.34-4.71), psychological stressors (OR, 1.3; 95% CI, 1.14-1.48), oral and dental conditions, or adverse reactions to medication. Women are proportionately less likely to have febrile illnesses (OR, 0.15; 95% CI, 0.10-0.21); vector-borne diseases, such as malaria (OR, 0.46; 95% CI, 0.41-0.51), leishmaniasis, or rickettsioses (OR, 0.57; 95% CI, 0.43-0.74); sexually transmitted infections (OR, 0.68; 95% CI 0.58-0.81); viral hepatitis (OR, 0.34; 95% CI, 0.21-0.54); or noninfectious problems, including cardiovascular disease, acute mountain sickness, and frostbite. Women are statistically significantly more likely to obtain pretravel advice (OR, 1.28; 95% CI, 1.23-1.32), and ill female travelers are less likely than ill male travelers to be hospitalized (OR, 0.45; 95% CI, 0.42-0.49). CONCLUSIONS: Men and women present with different profiles of travel-related morbidity. Preventive travel medicine and future travel medicine research need to address gender-specific intervention strategies and differential susceptibility to disease.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».