Business travel-associated illness: a GeoSentinel analysis†
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Analysis of a large cohort of business travelers will help clinicians focus on frequent and serious illnesses. We aimed to describe travel-related health problems in business travelers. Methods: GeoSentinel Surveillance Network consists of 64 travel and tropical medicine clinics in 29 countries; descriptive analysis was performed on ill business travelers, defined as persons traveling for work, evaluated after international travel 1 January 1997 through 31 December 2014. Results: Among 12 203 business travelers seen 1997-2014 (14 045 eligible diagnoses), the majority (97%) were adults aged 20-64 years; most (74%) reported from Western Europe or North America; two-thirds were male. Most (86%) were outpatients. Fewer than half (45%) reported a pre-travel healthcare encounter. Frequent regions of exposure were sub-Saharan Africa (37%), Southeast Asia (15%) and South Central Asia (14%). The most frequent diagnoses were malaria (9%), acute unspecified diarrhea (8%), viral syndrome (6%), acute bacterial diarrhea (5%) and chronic diarrhea (4%). Species was reported for 973 (90%) of 1079 patients with malaria, predominantly Plasmodium falciparum acquired in sub-Saharan Africa. Of 584 (54%) with malaria chemoprophylaxis information, 92% took none or incomplete courses. Thirteen deaths were reported, over half of which were due to malaria; others succumbed to pneumonia, typhoid fever, rabies, melioidosis and pyogenic abscess. Conclusions: Diarrheal illness was a major cause of morbidity. Malaria contributed substantial morbidity and mortality, particularly among business travelers to sub-Saharan Africa. Underuse or non-use of chemoprophylaxis contributed to malaria cases. Deaths in business travelers could be reduced by improving adherence to malaria chemoprophylaxis and targeted vaccination for vaccine-preventable diseases. Pre-travel advice is indicated for business travelers and is currently under-utilized and needs improvement.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle