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Enregistrement W3169590708 · doi:10.1093/acrefore/9780190632366.013.67

Infectious Diseases Among Migrant Populations

2021· reference-entry· en· W3169590708 sur OpenAlexaff
Silvia Declich, Maria Grazia Dente, Christina Greenaway, Francesco Castelli

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Global Public Health · 2021
Typereference-entry
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaPublic healthPopulationEnvironmental healthHuman migrationPsychological interventionDeveloping countryGlobal healthPersecutionGeographic mobilityInfectious disease (medical specialty)EpidemiologyDevelopment economicsDiseaseMedicineGeographyEconomic growthImmunologyPolitical sciencePoliticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing human mobility, of which migration is a component, is a key driver of microorganism circulation. Migration is a minor component of all human mobility, with most movement due to international tourism, travel for work, business, or study, and military operations abroad. Migration flows from southern low-income countries to the industrialized north have steadily increased as a consequences of a complex array of distal and proximal factors such as economic inequality, climate change, political turbulence, war and persecution, and family reunification. This has raised concerns about the potential transmission and reintroduction of microorganisms and infectious diseases into high-income host countries from migrants with asymptomatic infections such as tuberculosis, HIV, viral hepatitis, malaria, Chagas disease, and arboviral infections. These factors contribute to the mounting hostile attitude sometimes observed in receiving countries and deserve careful scientific assessment to inform policies and interventions. The available evidence does not support the hypothesis that migrants constitute a relevant infectious public health risk for the local population, although careful epidemiological surveillance is mandatory, especially where competent vectors for specific infection are present in the destination area, where certain diseases may potentially be introduced or reintroduced. The greatest risk of infectious diseases is to the migrants themselves due to increased risk of exposure within their own communities and from the burden of undetected and untreated infections caused by marginalization and poor living conditions. The health conditions vary at the different stages of settlement and interventions need to be tailored accordingly. In the early arrival phase the main health concerns are psychological, traumatic, and chronic conditions. Crowded unhygienic living conditions often experienced by migrants in reception camps coupled with low vaccination rate may facilitate the transmission of respiratory or gastrointestinal infections or vaccine-preventable diseases. After resettlement, undetected infections and the lack of access to health care due to social marginalization may lead to the reactivation or progression of infections such as tuberculosis, viral hepatitis, HIV, and chronic helminthiasis. These outcomes could be prevented through screening and treatment and would benefit both migrants and the host populations. Pretravel interventions that increase the awareness of the possible infectious risks in their countries of origin are critical to decrease travel-related infection among visiting friends and relatives, especially those traveling with children. Migrant-friendly health systems that ensure prompt access to diagnosis and treatment, regardless of legal status, are the best interventions to limit the burden and transmission of infections in this population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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