Epidemiology and etiology of Traveler’s diarrhea in Bangkok, Thailand, a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Traveler’s diarrhea (TD) is a common health problem among visitors from developed to developing countries. Although global and regional estimates of pathogen distribution are available, the etiology of diarrhea among non-military travelers to Thailand is largely unknown. A prospective TD case-control study was conducted among adult travelers from developed countries at a prominent hospital in Bangkok, Thailand during 2001–2003. Stool samples were collected from acute TD cases and non-diarrheal controls and analyzed for bacterial, viral, and protozoan pathogens by microbiology, ELISA or PCR methods. Calculation of adjusted odd ratios for risk factors was performed by logistic regression using STATA statistical software. Stool samples were collected and analyzed from 389 TD cases and 400 non-diarrhea controls. At least one pathogen was detected in 227 (58%) cases and 124 (31%) controls. Plesiomonas (14%), Vibrio (14%), Campylobacter (14%), and norovirus (12%) were the most frequently isolated pathogens among cases and significantly associated with diarrhea at p = 0.006, p < 0.001, p < 0.001, p < 0.001, respectively. Shigella (3%) and ETEC (8%), detected in lower prevalence, also showed significant association with TD at p < 0.001 and p = 0.002, respectively. Travelers from East Asian countries had an increased risk of Vibrio infection (Crude odds ratio: 3.1, p-value = 0.001); travelers from the United States, Canada, and Europe had an increased risk of Campylobacter infection (Crude odds ratio: 2.6, p-value = 0.001); and travelers from Australia and New Zealand had an increased risk of Salmonella infection (Crude odds ratio: 3.2, p-value = 0.009). Etiology of TD in Thailand is mainly of bacterial origin. Plesiomonas, Vibrio, and norovirus are underappreciated diarrheagenic pathogens. In our study, the origin of the traveler plays an important role in diarrhea etiology. Understanding variations in TD severity and etiology among travelers from different regions warrants further study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».