Bordetella pertussis infections in travelers: data from the GeoSentinel global network
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pertussis is a highly contagious, vaccine-preventable respiratory infection that is endemic worldwide. There are limited data regarding the occurrence of pertussis in travelers. The objective of this study is to identify travel-related pertussis cases reported to the GeoSentinel Surveillance Network. Methods: This is a descriptive, retrospective analysis of GeoSentinel records from 25 travel/tropical medicine clinics in 16 countries. Frequencies of demographic and travel-related characteristics and symptoms of 74 cases of pertussis in travelers and new immigrants from 1999 to 2015 were analysed. Results: There were 74 probable and confirmed cases of pertussis in the GeoSentinel database; median age was 44 years, and 38 (51%) patients were female. Tourism was the most common reason for travel (41; 55%). Country of exposure was determined in 66 cases with travelers returning from India and China constituting the highest number of cases (10 cases each; 15% each). Seventy of 74 (95%) patients had respiratory symptoms, while fatigue and fever were reported by 21 (28%) and 20 (27%), respectively. Immunization status against pertussis was unknown. Most cases were reported after 2005 (69; 93%). Conclusions: Our study describes 74 cases of pertussis acquired during travel and reported to the GeoSentinel Network. Pertussis should be considered in returned travelers who present with respiratory symptoms. Surveillance and detection of imported cases are important to prevent onward transmission in the community. The pre-travel consultation provides an opportunity to verify immunization status and provide routine vaccinations such as pertussis.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».