Fever in Returned Travelers: Results from the GeoSentinel Surveillance Network
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: Fever is a marker of potentially serious illness in returned travelers. Information about causes of fever, organized by geographic area and traveler characteristics, can facilitate timely, appropriate treatment and preventive measures. METHODS: Using a large, multicenter database, we assessed how frequently fever is cited as a chief reason for seeking medical care among ill returned travelers. We defined the causes of fever by place of exposure and traveler characteristics. RESULTS: Of 24,920 returned travelers seen at a GeoSentinel clinic from March 1997 through March 2006, 6957 (28%) cited fever as a chief reason for seeking care. Of patients with fever, 26% were hospitalized (compared with 3% who did not have fever); 35% had a febrile systemic illness, 15% had a febrile diarrheal disease, and 14% had fever and a respiratory illness. Malaria was the most common specific etiologic diagnosis, found in 21% of ill returned travelers with fever. Causes of fever varied by region visited and by time of presentation after travel. Ill travelers who returned from sub-Saharan Africa, south-central Asia, and Latin America whose reason for travel was visiting friends and relatives were more likely to experience fever than any other group. More than 17% of travelers with fever had a vaccine-preventable infection or falciparum malaria, which is preventable with chemoprophylaxis. Malaria accounted for 33% of the 12 deaths among febrile travelers. CONCLUSIONS: Fever is common in ill returned travelers and often results in hospitalization. The time of presentation after travel provides important clues toward establishing a diagnosis. Preventing and promptly treating malaria, providing appropriate vaccines, and identifying ways to reach travelers whose purpose for travel is visiting friends and relatives in advance of travel can reduce the burden of travel-related illness.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle