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Enregistrement W4400242806 · doi:10.1093/jtm/taae089

Epidemiology of travel-associated dengue from 2007 to 2022: A GeoSentinel analysis

2024· article· en· W4400242806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionAarhus UniversitetPublic Health AgencyUniversiteit van AmsterdamPublic Health Agency of CanadaInternational Society of Travel MedicineAarhus Universitetshospital
Mots-clésDengue feverMedicineEpidemiologyEnvironmental healthVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,332 · 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