Spectrum of Illness in International Migrants Seen at GeoSentinel Clinics in 1997–2009, Part 2: Migrants Resettled Internationally and Evaluated for Specific Health Concerns
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».