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Enregistrement W2465986214 · doi:10.9778/cmajo.20150115

Malaria in travellers returning or migrating to Canada: surveillance report from CanTravNet surveillance data, 2004-2014

2016· article· en· W2465986214 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea K. Boggild, J Geduld, Michael Libman, Cédric P. Yansouni, Anne McCarthy, Jan Hájek, Wayne Ghesquière, Jean Vincelette, Susan Kuhn, David O. Freedman, Kevin C. Kain

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensVancouver General HospitalPublic Health Agency of CanadaMcGill University Health CentreUniversity Health NetworkOttawa HospitalAlberta Children's HospitalToronto Public HealthPublic Health OntarioIsland HealthUniversity of British ColumbiaHôpital Saint-LucCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaPlasmodium vivaxMedicineImmigrationGeographyTravel medicineDemographyDisease surveillanceEnvironmental healthPlasmodium falciparumFamily medicinePediatricsEpidemiologyImmunologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Malaria remains the most common specific cause of fever in returned travellers and can be life-threatening. We examined demographic and travel correlates of malaria among Canadian travellers and immigrants to identify groups for targeted pretravel intervention. <h3>Methods:</h3> Descriptive data on ill returned Canadian travellers and immigrants presenting to a CanTravNet site between 2004 and 2014 with a diagnosis of malaria were analyzed. Data were collected using the GeoSentinel data platform. This network comprises 63 specialized travel and tropical medicine clinics, including 7 Canadian sites (Vancouver, Calgary, Toronto, Ottawa, Winnipeg and Montréal), that contribute anonymous, delinked, clinician- and questionnaire-based travel surveillance data on all ill travellers examined to a centralized Structure Query Language database. <h3>Results:</h3> During the study period, 20 345 travellers and immigrants were evaluated, and 93% had a travel-related diagnosis. Of these, 437 (2.1%) patients received 456 malaria diagnoses, the most common species being <i>Plasmodium falciparum</i> (<i>n</i> = 282, 61.8%). People travelling to visit friends and relatives were most well-represented (<i>n</i> = 169, 38.7%), followed by business travellers (<i>n</i> = 71, 16.2%). Sub-Saharan Africa was the most common source region, accounting for 341 (74.8%) malaria diagnoses, followed by South Central Asia (<i>n</i> = 55, 12%). Nigeria was the most well-represented source country, accounting for 41 cases (9.0%). India, a high-volume destination for Canadians, accounted for 40 cases (8.8%), 36 of which were caused by <i>Plasmodium vivax</i>. Of 456 malaria diagnoses, 26 (5.7%) were severe. Of 377 nonimmigrant travellers with malaria, 19.9% (<i>n</i> = 75) travelled for less than 2 weeks, and 7.2% (<i>n</i> = 27) travelled for less than 1 week. <h3>Interpretation:</h3> This analysis provides an epidemiologic framework for Canadian practitioners encountering prospective and returned travellers. It confirms the importance of preventive measures and surveillance associated with travel to sub-Saharan Africa and India, particularly by travellers visiting friends or relatives. Short-duration travel confers important malaria risk.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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