Travellers’ diarrhoea – solidifying our knowledgebase
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Travellers' diarrhoea remains one of the most common diseases amongst international travellers. However, significant uncertainty remains about the most effective strategies for its prevention and management. This review summarises recent advances in travellers' diarrhoea epidemiology, diagnostics, and management, focusing on new severity definitions, the impact of molecular diagnostics, antimicrobial resistance, and postinfectious sequelae. RECENT FINDINGS: The incidence of travellers' diarrhoea remains substantial although much of this is attributable to mild disease. Viral travellers' diarrhoea is more frequently recognised due to the improved sensitivity of molecular diagnostics. Advances in microbiome research reveal both acute and persistent disruption to the microbiota following travellers' diarrhoea and antibiotic use. New severity definitions incorporating functional impairment offer improved clinical relevance but consensus over use remains lacking. Nonabsorptive antibiotics and probiotics show promise for treatment and prevention, but antimicrobial resistance continues to rise. Postinfectious irritable bowel syndrome (IBS) significantly impacts the recovery of some travellers' diarrhoea patients. SUMMARY: Consensus on severity definitions is needed to support successful research into new vaccines and therapeutics. Surveillance of resistance, research into microbiome disruption and recovery, and development of vaccines and probiotics are key priorities. Better pathophysiological understanding and new intervention strategies are required to help alleviate the suffering of post-travellers' diarrhoea IBS.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».