Malaria in travellers returning or migrating to Canada: surveillance report from CanTravNet surveillance data, 2004-2014
Notice bibliographique
Résumé
Background: 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. Methods: 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. Results: 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 Plasmodium falciparum (n = 282, 61.8%). People travelling to visit friends and relatives were most well-represented (n = 169, 38.7%), followed by business travellers (n = 71, 16.2%). Sub-Saharan Africa was the most common source region, accounting for 341 (74.8%) malaria diagnoses, followed by South Central Asia (n = 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 Plasmodium vivax. Of 456 malaria diagnoses, 26 (5.7%) were severe. Of 377 nonimmigrant travellers with malaria, 19.9% (n = 75) travelled for less than 2 weeks, and 7.2% (n = 27) travelled for less than 1 week. Interpretation: 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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».