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Enregistrement W2902109863 · doi:10.1093/ofid/ofy209.080

964. Impact of Doxycycline as Malaria Prophylaxis on Risk of Influenza Like Illness Among International Travelers

2018· article· en· W2902109863 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Lago, Kalyani Telu, David R. Tribble, Anuradha Ganesan, Anjali Kunz, Charla Geist, Jamie Fraser, Indrani Mitra, Heather C. Yun

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalaria prophylaxisMalariaDoxycyclineIncidence (geometry)Poisson regressionSore throatPre-exposure prophylaxisDemographyEnvironmental healthSurgeryImmunologyAntibioticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background International travelers are often at risk for both influenza like illness (ILI) and malaria. Doxycycline is active against many pathogens causing ILI and is routinely used for malaria prophylaxis. We evaluated the incidence of and risk factors for ILI, and whether the choice of malaria prophylaxis was associated with ILI. Methods TravMil is a prospective observational study enrolling subjects presenting to 6 military travel clinics. We analyzed pre- and post-travel surveys from travelers to regions outside of the continental United States, Western or Northern Europe, Canada, or New Zealand between July 2010 and August 2018. ILI was defined as subjective fever associated with either a sore throat or cough. Characteristics of trip and traveler and the use of malaria prophylaxis were analyzed to determine association with development of ILI. Poisson regression models with robust error variance were used to estimate relative risk of ILI. Results A total of 3,227 travelers were enrolled: 62.1% male, median age of 39 (IQR 27, 59), median travel duration 19 days (IQR 12, 49). 32% traveled to Africa, 40% to Asia, and 27% to the Caribbean, Mexico, and Central or South America. Military travel (46%) and vacation (40%) were most common reasons for travel. Twenty percent took doxycycline for malaria prophylaxis, 50% other prophylaxis (89% atovaquone–proguanil), and 30% took none. 8.7% developed ILI. Compared with those on no or other prophylaxis, doxycycline was associated with decreased risk of ILI [RR 0.65 (0.43–0.99), P = 0.046], as was military travel [RR 0.30 (0.21–0.43), P < 0.01]. Increased risk of ILI was associated with female gender [RR 1.57 (1.24–1.98), P < 0.01], travel to Asia [RR 1.37 (1.08–1.75), P = 0.01], cruises [RR 2.21 (1.73–2.83), P < 0.01], and longer duration of travel [RR 1.01 (1.00–1.01, P < 0.01]. Conclusion The use of doxycycline is associated with a decreased risk of ILI compared with taking no or other malaria prophylaxis. The reasons for this are unclear but may be related to anti-inflammatory effects, activity against bacterial respiratory pathogens, effects on disease transmission in closed populations (e.g., military deploying groups), or other unmeasured factors. With few proven strategies for decreasing ILI risk in travelers, these findings bear further investigation. Disclosures All authors: No reported disclosures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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