Larva migrans cutanée chez des voyageurs canadiens revenant des Caraïbes : une analyse de surveillance sur 10 ans de CanTravNet
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La larva migrans cutanée (LMC) est l'une des dermatoses les plus courantes chez les voyageurs qui se rendent sous les tropiques.Objectif : Décrire les corrélats démographiques et de voyage des voyageurs canadiens en provenance des Caraïbes avec la LMC sur une période de 10 ans avant la pandémie.Méthodes : Les données démographiques et les données relatives aux voyageurs malades rencontrés dans l'un des huit sites CanTravNet entre le 1 er janvier 2009 et le 31 décembre 2018 pendant ou après leur voyage ou migration, avec un diagnostic final de LMC, ont été extraites et analysées.Pendant cette période, l'accès au traitement de première intention, l'ivermectine, était possible grâce au Programme d'accès spécial de Santé Canada.Résultats : Sur les 17 644 voyageurs qui se sont présentés à CanTravNet au cours de la période d'inscription, 328 (1,9 %) sont revenus des Caraïbes avec une LMC.L'âge médian des voyageurs atteints de LMC était de 34 ans (écart interquartile : 25-50 ans), les femmes représentant 58 % des cas.Quatre-vingt-quinze pour cent (n = 313) ont voyagé pour le tourisme.La Jamaïque était le pays source le plus fréquent, avec 216 cas (67 %), suivie de la Barbade (n = 27, 8 %) et de la République dominicaine (n = 23, 7 %).En 2018, les cas ont été importés principalement de la Jamaïque (n = 58, 73 %) et de la République dominicaine (n = 12, 15 %).L'âge, le sexe et le motif du voyage étaient semblables d'une année à l'autre.Le pourcentage de tous les cas importés de LMC originaires des Caraïbes est passé de 9 % en 2016 à 24,5 % en 2018.Conclusion : Les proportions et les nombres absolus de LMC chez les voyageurs canadiens en provenance des Caraïbes sont en augmentation.Une meilleure connaissance de cette dermatose courante par les médecins et les voyageurs, ainsi qu'un meilleur accès à des thérapies efficaces, permettront de réduire la morbidité associée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".