Management of Acute Diarrheal Illness During Deployment: A Deployment Health Guideline and Expert Panel Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute diarrheal illness during deployment causes significant morbidity and loss of duty days. Effective and timely treatment is needed to reduce individual, unit, and health system performance impacts. METHODS: This critical appraisal of the literature, as part of the development of expert consensus guidelines, asked several key questions related to self-care and healthcare-seeking behavior, antibiotics for self-treatment of travelers' diarrhea, what antibiotics/regimens should be considered for treatment of acute watery diarrhea and febrile diarrhea and/or dysentery, and when and what laboratory diagnostics should be used to support management of deployment-related travelers' diarrhea. Studies of acute diarrhea management in military and other travelers were assessed for relevance and quality. On the basis of this critical appraisal, guideline recommendations were developed and graded by the Expert Panel using good standards in clinical guideline development methodology. RESULTS: New definitions for defining the severity of diarrhea during deployment were established. A total of 13 graded recommendations on the topics of prophylaxis, therapy and diagnosis, and follow-up were developed. In addition, four non-graded consensus-based statements were adopted. CONCLUSIONS: Successful management of acute diarrheal illness during deployment requires action at the provider, population, and commander levels. Strong evidence supports that single-dose antimicrobial therapy is effective in most cases of moderate to severe acute diarrheal illness during deployment. Further studies are needed to address gaps in available knowledge regarding optimal therapies for treatment, prevention, and laboratory testing of acute diarrheal illness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».