Spectrum of Dermatological Manifestations among Travelers Presenting at aTravel Medicine Center in Western Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Skin disorders are among the most common reasons for travelers to seek medical care during and after travel. There is limited data on the spectrum of dermatoses reported among travelers during travel especially in South Asian continent. Objective: To review the spectrum of skin disorder manifested among the traveler population attending a travel medicine hospital in western Nepal. Materials and Methods: We performed a prospective study of the travelers visiting The Canadian International Water and Energy Consultants (CIWEC) Hospital, and Travel Medicine Center in Pokhara with history of skin disorders. This study was done from September 2014 until December 2015. Results: A total of 130 (14.7%) patients presenting with dermatological manifestations were enrolled in the study. The most common diagnoses were bacterial skin infections 0.4%, arthropod bites 3.6% followed by animal bites and skin laceration due to trauma,each were 12.1%. Among patients with bacterial skin and soft tissue infections, pus culture and sensitivity were recorded in 13 patients. In almost fifty percent of our sample Staphylococcus aureus growth was seen, of which 38.5% were Methicillin Resistant Staphylococcus aureus. Conclusion: Bacterial skin and soft tissue infections, arthropod bites and animal bites were common reasons for travelers to seek medical consultations during travel in Nepal. This information will be useful for the medicine professionals while taking care of travelers and also while providing pre-travel consultation to the prospective travelers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».