Travel-related hepatitis E: a two-decade GeoSentinel analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis E virus (HEV) is widely distributed worldwide and is endemic in developing countries. Travel-related HEV infection has been reported at national levels, but global data are missing. Moreover, the global availability of HEV diagnostic testing has not been explored so far. The aim of this study is to describe the epidemiology of HEV infections in returning travellers and availability of HEV diagnostic testing in the GeoSentinel surveillance network. METHODS: This was a multicentre retrospective cross-sectional study. All confirmed and probable HEV travel-related infections reported in the GeoSentinel Network between 1999 and 2018 were evaluated. GeoSentinel sites were asked to complete a survey in 2018 to assess the availability and accessibility of HEV diagnostic procedures (i.e. serology and molecular tests) throughout the study period. RESULTS: Overall, 165 travel-related HEV infections were reported, mainly since 2010 (60%) and in tourists (50%). Travellers were exposed to hepatitis E in 27 countries; most travellers (62%) were exposed to HEV in South Asia. One patient was pregnant at the time of HEV infection and 14 had a concomitant gastrointestinal infection. No deaths were reported. In the 51% of patients with information available, there was no pre-travel consultation. Among 44 GeoSentinel sites that responded to the survey, 73% have access to HEV serology at a local level, while 55% could perform (at a local or central level) molecular diagnostics. CONCLUSION: Reported access to HEV diagnostic testing is suboptimal among sites that responded to the survey; this could negatively affect diagnosing HEV. Pre-travel consultations before travel to South Asia and other low-income and high-prevalence areas with a focus on food and water precautions could be helpful in preventing hepatitis E infection. Improved HEV diagnostic capacity should be implemented to prevent and correctly diagnose travel-related HEV infection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».