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Enregistrement W3135773119 · doi:10.1093/jtm/taab028

Travel-associated multidrug-resistant organism acquisition and risk factors among US military personnel

2021· article· en· W3135773119 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory Buchek, Katrin Mende, Kalyani Telu, Susan J Kaiser, Jamie Fraser, Indrani Mitra, Jason Stam, Tahaniyat Lalani, David R. Tribble, Heather C. Yun

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniformed Services University of the Health SciencesNational Institutes of HealthHenry M. Jackson Foundation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Antibiotic resistanceColonizationEnvironmental healthAntibioticsMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: International travel is a risk factor for incident colonization with extended spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing organisms. These and other multidrug-resistant (MDR) bacteria are major pathogens in combat casualties. We evaluated risk factors for colonization with MDR bacteria in US military personnel travelling internationally for official duty. METHODS: TravMil is a prospective observational study enrolling subjects presenting to military travel clinics. We analysed surveys, antimicrobial use data, and pre- and post-travel perirectal swabs in military travellers to regions outside the continental USA, Canada, Western or Northern Europe, or New Zealand, presenting to one clinic from 12/2015 to 12/2017. Recovered Gram-negative isolates underwent identification and susceptibility testing (BD Phoenix). Characteristics of trip and traveller were analysed to determine risk factors for MDR organism colonization. RESULTS: 110 trips were planned by 99 travellers (74% male, median age 38 years [IQR 31, 47.25]); 72 trips with returned pre- and post-travel swabs were completed by 64 travellers. Median duration was 21 days (IQR 12.75, 79.5). 17% travelled to Mexico/Caribbean/Central America, 15% to Asia, 57% to Africa and 10% to South America; 56% stayed in hotels and 50% in dormitories/barracks. Travellers used doxycycline (15%) for malaria prophylaxis, 11% took an antibiotic for travellers' diarrhoea (TD) treatment (fluoroquinolone 7%, azithromycin 4%). Incident MDR organism colonization occurred in 8 travellers (incidence density 3.5/1000 travel days; cumulative incidence 11% of trips [95% CI: 4-19%]), all ESBL-producing Escherichia coli. A higher incidence of ESBL-producing E. coli acquisition was associated with travel to Asia (36% vs 7%, P = 0.02) but not with travel to other regions, TD or use of antimicrobials. No relationship was seen between fluoroquinolone or doxycycline exposure and resistance to those antimicrobials. CONCLUSIONS: Incident colonization with MDR organisms occurs at a lower rate in this military population compared with civilian travellers, with no identified modifiable risk factors, with highest incidence of ESBL acquisition observed after South Asia travel.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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