Dermatoses among returned Canadian travellers and immigrants: surveillance report based on CanTravNet data, 2009-2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of multicentre analyses of the spectrum of dermatologic illnesses acquired by Canadian travellers and immigrants. Our objective for this study was to provide a comprehensive, Canada-specific surveillance summary of travel-related dermatologic conditions in a cohort of returned Canadian travellers and immigrants. METHODS: Data for Canadian travellers and immigrants with a primary dermatologic diagnosis presenting to CanTravNet sites between September 2009 and September 2012 were extracted and analyzed. Data were collected using the GeoSentinel data platform. This network comprises 56 specialized travel and tropical medicine clinics, including 6 Canadian sites (Vancouver, Calgary, Toronto, Ottawa and Montréal), that contribute anonymous, de-linked, clinician- and questionnaire-based travel surveillance data on all ill travellers examined to a centralized Structure Query Language database. Results were analyzed according to reason for most recent ravel: immigration (including refugee); tourism; business; missionary/volunteer/research and aid work; visiting friends and relatives; and other, which included students, military personnel and medical tourists. RESULTS: During the study period, 6639 patients presented to CanTravNet sites across Canada and 1076 (16.2%) received a travel-related primary dermatologic diagnosis. Arthropod bites (n = 162, 21.5%), rash (n = 141, 18.7%), cutaneous larva migrans (n = 98, 13.0%), and skin and soft tissue infection (n = 92, 12.2%) were the most common dermatologic diagnoses or diagnostic bundles issued to returning Canadian tourists (n = 754, 70.1% of total sample). Patients travelling for the purpose of immigration (n = 63, 5.9%) were significantly more likely to require inpatient management of their dermatologic diagnoses (p < 0.001) than those travelling for other purposes. INTERPRETATION: This analysis of surveillance data details the spectrum of travel-related dermatological conditions among returning Canadian travellers in this cohort, and provides an epidemiologic framework for Canadian physicians encountering these patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».