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Enregistrement W2789685698 · doi:10.14745/ccdr.v42i08a01

Illness in Canadian travellers and migrants from Brazil: CanTravNet surveillance data, 2013–2016

2016· article· en· W2789685698 sur OpenAlexaffvenueabout
AK Boggild, J Geduld, Michael Libman, C.P. Yansouni, AE McCarthy, Jan Hájek, Wayne Ghesquière, Jean Vincelette, Susan Kuhn, PJ Plourde, DO Freedman, Kevin C. Kain

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalWinnipeg Regional Health AuthorityVancouver General HospitalUniversity of CalgaryCentre for Global Health ResearchHôpital Saint-LucIsland HealthUniversity of TorontoOttawa HospitalUniversity Health NetworkAlberta Children's HospitalMcGill UniversityUniversity of OttawaPublic Health Agency of CanadaToronto Public HealthUniversity of British ColumbiaPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDengue feverChikungunyaRashDemographyPediatricsVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In light of the 2016 summer Olympic games it is anticipated that Canadian practitioners will require information about common illnesses that may affect travellers returning from Brazil. OBJECTIVE: To identify the demographic and travel correlates of illness among recent Canadian travellers and migrants from Brazil attending a network of travel health clinics across Canada. METHODS: Data was analyzed on returned Canadian travellers and migrants presenting to a CanTravNet site for care of an illness between June 2013 and June 2016. RESULTS: =0.0024]). INTERPRETATION: An epidemiologic approach to illness among returned Canadian travellers to Brazil can inform Canadian practitioners encountering both prospective and returned travellers to the Olympic games. Analysis showed that vector-borne illnesses such as dengue are common and even in this small group of travellers, both chikungunya and Zika virus were represented. It is extremely important to educate travellers about mosquito-avoidance measures in advance of travel to Brazil.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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