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Enregistrement W2135239251 · doi:10.1093/cid/cis1016

Spectrum of Illness in International Migrants Seen at GeoSentinel Clinics in 1997–2009, Part 2: Migrants Resettled Internationally and Evaluated for Specific Health Concerns

2012· article· en· W2135239251 sur OpenAlexaff
Anne McCarthy, Leisa Weld, Elizabeth D. Barnett, Heidi So, Christina Coyle, Christina Greenaway, William M. Stauffer, Karin Leder, Rogelio López‐Vélez, Philippe Gautret, Francesco Castelli, Nancy Piper Jenks, Patricia F. Walker, Louis Loutan, Martín S. Cetron

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineTuberculosisMalariaPopulationStrongyloidiasisHepatitis BPediatricsImmunologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing international migration may challenge healthcare providers unfamiliar with acute and long latency infections and diseases common in this population. This study defines health conditions encountered in a large heterogenous group of migrants. METHODS: Migrants seen at GeoSentinel clinics for any reason, other than those seen at clinics only providing comprehensive protocol-based health screening soon after arrival, were included. Proportionate morbidity for syndromes and diagnoses by country or region of origin were determined and compared. RESULTS: A total of 7629 migrants from 153 countries were seen at 41 GeoSentinel clinics in 19 countries. Most (59%) were adults aged 19-39 years; 11% were children. Most (58%) were seen >1 year after arrival; 27% were seen after >5 years. The most common diagnoses were latent tuberculosis (22%), viral hepatitis (17%), active tuberculosis (10%), human immunodeficiency virus (HIV)/AIDS (7%), malaria (7%), schistosomiasis (6%), and strongyloidiasis (5%); 5% were reported healthy. Twenty percent were hospitalized (24% for active tuberculosis and 21% for febrile illness [83% due to malaria]), and 13 died. Tuberculosis diagnoses and HIV/AIDS were reported from all regions, strongyloidiasis from most regions, and chronic hepatitis B virus (HBV) particularly in Asian immigrants. Regional diagnoses included schistosomiasis (Africa) and Chagas disease (Americas). CONCLUSIONS: Eliciting a migration history is important at every encounter; migrant patients may have acute illness or chronic conditions related to exposure in their country of origin. Early detection and treatment, particularly for diagnoses related to tuberculosis, HBV, Strongyloides, and schistosomiasis, may improve outcomes. Policy makers should consider expansion of refugee screening programs to include all migrants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations99
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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