Clostridium difficile infection in returning travellers
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing recognition of the contribution of community-acquired cases to the global burden of Clostridium difficile infection (CDI). The epidemiology of CDI among international travellers is poorly understood, and factors associated with international travel, such as antibiotic use and changes in gut microbiota, could potentially put travellers at higher risk. Methods: We summarized demographic, travel-associated and geographic characteristics of travellers with CDI in the GeoSentinel database from 1997 to 2015. We also surveyed GeoSentinel sites to compare various testing indications, approaches, and diagnostic modalities. Results: We identified 260 GeoSentinel records, including 187 that satisfied criteria for analysis (confirmed cases in non-immigrant travellers aged >2 years, seen <12 weeks post-travel). CDI was reported in all age groups and in travellers to all world regions; the largest proportions of cases having destinations in Asia (31%), Central/South America or the Caribbean (30%) and Africa (24%). Our site survey revealed substantial heterogeneity of testing approaches between sites; the most commonly used test was the C. difficile toxin gene PCR. Conclusions: CDI is encountered in returning international travellers, although there is considerable variability in testing practices. These data underscore the importance of awareness of C. difficile as a potential cause of travel-associated diarrhoea.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».