MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239954073 · doi:10.1111/j.1708-8305.2008.00266.x

Determinants of Malaria Prophylaxis Among German Travelers to Kenya, Senegal, and Thailand

2008· letter· en· W4239954073 sur OpenAlexaff
Ahmed H Omar, Anne McCarthy

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalariaMalaria prophylaxisGermanTravel medicineProtozoal diseaseEnvironmental healthTraditional medicineOptometryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor‐in‐Chief: We commend the article by Ropers and colleagues.1 We would like to draw attention to a related and important matter, that of the human immunodeficiency virus (HIV)–positive traveler. The advent of highly active antiretroviral therapy (HAART) has markedly improved the health and quality of life for these individuals, allowing them to live full and active lives, which includes travel to malaria‐endemic areas.2 The Ropers and colleagues study concludes that a large proportion of German travelers to tropical areas receive inadequate malaria prevention. This would be more worrying for HIV‐infected travelers as they are more prone to acquiring malaria and are at an increased risk of severe forms of malaria and death. Therefore, prevention of malaria is even more important in these individuals. Similar inadequacies with regard to lack of malaria prevention were shown in a 2006 survey in our department of 124 HIV‐infected patients. The survey showed that 46% of patients (N= 19 of 41) with recent travel had visited a country with a malaria risk.3 Interestingly, of 21 patients born in malaria‐endemic countries, 9 (43%) stated that their birth country was not at risk of malaria, a lack of awareness that may prevent seeking appropriate precautions prior to travel. These results suggest that a significant number of HIV patients travel to malaria‐endemic areas, but a portion of them may not be taking adequate chemoprophylaxis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of Travel MedicineMême sujetTravel-related health issuesTravaux en français237 207