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Enregistrement W2986092641 · doi:10.2196/10959

The Impact of Receiving Pretravel Health Advice on the Prevention of Hajj-Related Illnesses Among Australian Pilgrims: Cohort Study

2019· article· en· W2986092641 sur OpenAlexvenueno aff
Amani S. Alqahtani, Saeed A Alsharif, Mohammad A Garnan, Mohamed Tashani, Nasser F. BinDhim, Anita Heywood, Robert Booy, Kerrie Wiley, Harunor Rashid

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHajjMedicineFamily medicineMass gatheringOdds ratioTravel medicineIncidence (geometry)Environmental healthCohort studyPublic healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pretravel health advice can play a crucial role in improving both travelers' awareness about disease risk and compliance with preventive measures. General practitioners (GPs) and the internet have been reported internationally to be the main sources of health advice for travelers to non-mass gathering (MG) destinations. However, few studies have attempted to investigate the sources of health advice among travelers to MGs including the Hajj pilgrimage, and none of these studies further investigated the impact of pretravel advice on pilgrims' health behaviors. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the impact of the source of pretravel health advice (from GPs and specialized Hajj travel agents) on Hajj pilgrims' awareness of and compliance with health recommendations, and the incidence of Hajj-associated illnesses. METHODS: A prospective cohort study (before and during Hajj) was conducted among Australian pilgrims aged ≥18 years in 2015. RESULTS: A total of 421 pilgrims participated prior to Hajj, and 391 (93%) provided follow-up data during Hajj. All participants obtained pretravel health advice from one or more sources, with Hajj travel agents (46%) and general practitioners (GPs; 40%) the most commonly reported sources. In total, 288 (74%) participants reported Hajj-related symptoms, of which 86% (248/288) were respiratory symptoms. Participants who obtained pretravel health advice from travel agents were more likely to be aware of the official Saudi recommendations (adjusted odds ratio [aOR] 2.1, 95% CI 1.2-3.8; P=.01), receive recommended vaccines before travel (aOR 2.4, 95% CI 1.4-3.9; P=.01), use hand sanitizers including soap (aOR 2.5, 95% CI 1.1-6.1; P=.03), and wash their hands after touching an ill person during Hajj (aOR 2.9, 95% CI 1.1-7.1; P=.01), compared to those who sought advice from GPs. However, neither advice from travel agents nor GPs was associated with a lower incidence of Hajj-related illnesses. CONCLUSIONS: Advice from travel agents appeared to be accessed by more travelers than that from GPs, and was associated with an increased likelihood of positive travel health behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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