Epidemiology of travel-associated dengue from 2007 to 2022: A GeoSentinel analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dengue is a leading cause of febrile illness among international travellers. We aimed to describe the epidemiology and clinical characteristics of imported dengue in returning travellers evaluated at GeoSentinel sites from 2007 to 2022. METHODS: We retrieved GeoSentinel records of dengue among travellers residing in non-endemic countries. We considered dengue confirmed when diagnosed by a positive dengue virus (DENV)-specific reverse-transcriptase polymerase chain reaction, positive NS-1 antigen and/or anti-DENV IgG seroconversion, and probable when diagnosed by single anti-DENV IgM or high-titre anti-DENV IgG detection. Severe dengue was defined as evidence of clinically significant plasma leakage or bleeding, organ failure, or shock, according to the 2009 World Health Organization guidance. Complicated dengue was defined as either severe dengue or dengue with presence of any warning sign. Analyses were descriptive. RESULTS: This analysis included 5958 travellers with confirmed (n = 4859; 81.6%) or probable (n = 1099; 18.4%) dengue. The median age was 33 years (range: <1-91); 3007 (50.5%) travellers were female. The median travel duration was 21 days (interquartile range [IQR]: 15-32). The median time between illness onset and GeoSentinel site visit was 7 days (IQR: 4-15). The most frequent reasons for travel were tourism (67.3%), visiting friends or relatives (12.2%) and business (11.0%). The most frequent regions of acquisition were South East Asia (50.4%), South Central Asia (14.9%), the Caribbean (10.9%) and South America (9.2%). Ninety-five (1.6%) travellers had complicated dengue, of whom 27 (0.5%) had severe dengue and one died. Of 2710 travellers with data available, 724 (26.7%) were hospitalized. The largest number of cases (n = 835) was reported in 2019. CONCLUSIONS: A broad range of international travellers should be aware of the risk of acquiring dengue and receive appropriate pre-travel counselling regarding preventive measures. Prospective cohort studies are needed to further elucidate dengue risk by destination and over time, as well as severe outcomes and prolonged morbidity (long dengue) due to travel-related dengue.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».