Travel Practices and Associated Risks in Adult Thoracic Transplant Recipients: A Monocentric Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known regarding the travel practices of thoracic organ transplant recipients and their potential associated morbidity. METHODS: A questionnaire was distributed to thoracic organ transplant recipients to capture demographics, risk perception, knowledge regarding vaccination, history of travel outside metropolitan France, pre-travel advice, health issues during travel outside Europe, and travel intentions in the following year. Comparisons were performed between travelers and non-travelers through univariable then multivariable logistic regression. RESULTS: 134 patients completed the survey (72% lung, 11% heart, and 17% heart-lung transplant recipients). Twenty-four percent considered themselves at moderately to significantly increased risk of travel-related health issues. Sixty-two patients (47%) had traveled outside metropolitan France. Among 29 subjects who had traveled outside Europe, 22 had received pre-travel advice. Among 62 respondents who had traveled outside metropolitan France, 6 (10%) experienced health issues (all outside Europe), which led to consultation in three cases and hospitalization in one case. Among 117 respondents, 68 (58%) intended to travel within the following year, and 57 (84%) to seek medical advice before departure, predominantly from their transplant physician. In multivariable analysis, being a lung transplant recipient and higher education level were associated with travel outside Europe. The time post-transplantation was longer for all types of travel, when compared to non-travelers. CONCLUSIONS: Almost half of adult thoracic transplant recipients had traveled outside metropolitan France, 22% outside Europe, and 10% of travelers experienced health issues. The suboptimal preparation of these patients underlines the potential benefits of closer interaction between travel medicine specialists and transplant physicians.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».