Guidelines for the prevention and treatment of travelers’ diarrhea: a graded expert panel report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : Travelers' diarrhea causes significant morbidity including some sequelae, lost travel time and opportunity cost to both travelers and countries receiving travelers. Effective prevention and treatment are needed to reduce these negative impacts. METHODS: : This critical appraisal of the literature and expert consensus guideline development effort asked several key questions related to antibiotic and non-antibiotic prophylaxis and treatment, utility of available diagnostics, impact of multi-drug resistant (MDR) colonization associated with travel and travelers' diarrhea, and how our understanding of the gastrointestinal microbiome should influence current practice and future research. Studies related to these key clinical areas were assessed for relevance and quality. Based on this critical appraisal, guidelines were developed and voted on using current standards for clinical guideline development methodology. RESULTS: : New definitions for severity of travelers' diarrhea were developed. A total of 20 graded recommendations on the topics of prophylaxis, diagnosis, therapy and follow-up were developed. In addition, three non-graded consensus-based statements were adopted. CONCLUSIONS: : Prevention and treatment of travelers' diarrhea requires action at the provider, traveler and research community levels. Strong evidence supports the effectiveness of antimicrobial therapy in most cases of moderate to severe travelers' diarrhea, while either increasing intake of fluids only or loperamide or bismuth subsalicylate may suffice for most cases of mild diarrhea. Further studies are needed to address knowledge gaps regarding optimal therapies, the individual, community and global health risks of MDR acquisition, manipulation of the microbiome in prevention and treatment and the utility of laboratory testing in returning travelers with persistent diarrhea.
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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 | 0,112 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».