Clinical Characteristics and Outcomes Among Travelers With Severe Dengue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: mosquitoes and is an important cause of illness worldwide. Data on the severity of travel-associated dengue illness are limited. OBJECTIVE: To describe the epidemiology, clinical characteristics, and outcomes among international travelers with severe dengue or dengue with warning signs as defined by the 2009 World Health Organization classification (that is, complicated dengue). DESIGN: Retrospective chart review and analysis of travelers with complicated dengue reported to GeoSentinel from January 2007 through July 2022. SETTING: 20 of 71 international GeoSentinel sites. PATIENTS: Returning travelers with complicated dengue. MEASUREMENTS: Routinely collected surveillance data plus chart review with abstraction of clinical information using predefined grading criteria to characterize the manifestations of complicated dengue. RESULTS: = 2) were reported. Of 44 patients with serologic data, 32 confirmed cases were classified as primary dengue (IgM+/IgG-) and 12 as secondary (IgM-/IgG+) dengue. LIMITATIONS: Data for some variables could not be retrieved by chart review for some patients. The generalizability of our observations may be limited. CONCLUSION: Complicated dengue is relatively rare in travelers. Clinicians should monitor patients with dengue closely for warning signs that may indicate progression to severe disease. Risk factors for developing complications of dengue in travelers need further prospective study. PRIMARY FUNDING SOURCE: Centers for Disease Control and Prevention, International Society of Travel Medicine, Public Health Agency of Canada, and GeoSentinel Foundation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».