Travellers and influenza: risks and prevention
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza viruses are among the major causes of serious human respiratory tract infection worldwide. In line with the high disease burden attributable to influenza, these viruses play an important, but often neglected, role in travel medicine. Guidelines and recommendations regarding prevention and management of influenza in travellers are scarce. Of special interest for travel medicine are risk populations and also circumstances that facilitate influenza virus transmission and spread, like travel by airplane or cruise ship and mass gatherings. METHODS: We conducted a PUBMED/MEDLINE search for a combination of the MeSH terms Influenza virus, travel, mass gathering, large scale events and cruise ship. In addition we gathered guidelines and recommendations from selected countries and regarding influenza prevention and management in travellers. By reviewing these search results in the light of published knowledge in the fields of influenza prevention and management, we present best practice advice for the prevention and management of influenza in travel medicine. RESULTS: Seasonal influenza is among the most prevalent infectious diseases in travellers. Known host-associated risk factors include extremes of age and being immune-compromised, while the most relevant environmental factors are associated with holiday cruises and mass gatherings. CONCLUSIONS: Pre-travel advice should address influenza and its prevention for travellers, whenever appropriate on the basis of the epidemiological situation concerned. Preventative measures should be strongly recommended for travellers at high-risk for developing complications. In addition, seasonal influenza vaccination should be considered for any traveller wishing to reduce the risk of incapacitation, particularly cruise ship crew and passengers, as well as those participating in mass gatherings. Besides advice concerning preventive measures and vaccination, advice on the use of antivirals may be considered for some travellers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle