Travel-related infections presenting in Europe: A 20-year analysis of EuroTravNet surveillance data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disease epidemiology of (re-)emerging infectious diseases is changing rapidly, rendering surveillance of travel-associated illness important. METHODS: We evaluated travel-related illness encountered at EuroTravNet clinics, the European surveillance sub-network of GeoSentinel, between March 1, 1998 and March 31, 2018. FINDINGS: 103,739 ill travellers were evaluated, including 11,239 (10.8%) migrants, 89,620 (86.4%) patients seen post-travel, and 2,880 (2.8%) during and after travel. Despite increasing numbers of patient encounters over 20 years, the regions of exposure by year of clinic visits have remained stable. In 5-year increments, greater proportions of patients were migrants or visiting friends and relatives (VFR); business travel-associated illness remained stable; tourism-related illness decreased. Falciparum malaria was amongst the most-frequently diagnosed illnesses with 5,254 cases (5.1% of all patients) and the most-frequent cause of death (risk ratio versus all other illnesses 2.5:1). Animal exposures requiring rabies post-exposure prophylaxis increased from 0.7% (1998-2002) to 3.6% (2013-2018). The proportion of patients with seasonal influenza increased from zero in 1998-2002 to 0.9% in 2013-2018. There were 44 cases of viral haemorrhagic fever, most during the past five years. Arboviral infection numbers increased significantly as did the range of presenting arboviral diseases, dengue and chikungunya diagnoses increased by 2.6% and 1%, respectively. INTERPRETATION: Travel medicine must adapt to serve the changing profile of travellers, with an increase in migrants and persons visiting relatives and friends and the strong emergence of vector-borne diseases, with potential for further local transmission in Europe. FUNDING: This project was supported by a cooperative agreement (U50CK00189) between the Centers for Disease Control and Prevention to the International Society of Travel Medicine (ISTM) and funding from the ISTM and the Public Health Agency of Canada.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle