Summary of the Committee to Advise on Tropical Medicine and Travel (CATMAT) Statement on Travelers’ Diarrhea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . METHODS: Following a systematic review of the literature, recommendations on the prevention and treatment of TD were developed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology to evaluate data quality, benefits and harms of the intervention, and values and preferences of the traveller. Other recommendations were based on a review of the literature and expert opinion. RECOMMENDATIONS: Using the GRADE methodology, CATMAT concluded that oral cholera vaccine should not be routinely recommended to prevent TD in Canadian travellers. This recommendation was based on moderate quality data that showed this vaccine was not effective in preventing TD in travellers compared to placebo. Bismuth subsalicylate (BSS), fluoroquinolones or rifaximin are options for the prevention of TD based on high-quality data for BSS and fluoroquinolones and moderate evidence for rifaximin. For the treatment of TD, loperamide (alone or in combination with antibiotics), fluoroquinolones, azithromycin and rifaximin are all options, with varying degrees of data quality. Based on available evidence and expert opinion, CATMAT recommends handwashing or the use of hand sanitizer, as well as prudent choice and preparation of food and beverages as best practices for preventing diarrhea while travelling. At this time, a recommendation cannot be made for either the use of probiotics and prebiotics to prevent TD or the use of BSS to treat TD due to insufficient available evidence. CONCLUSION: With the exception of BSS for prevention of TD (strong recommendation for use), CATMAT conditionally recommends the use of each of the other GRADE-evaluated preventive and therapeutic products assessed in this Statement. These CATMAT recommendations should be considered as options in the prevention and treatment of TD based on the particular situation of the traveller.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».