Médecine des voyages et patients infectés par le VIH (étude auprès de 104 patients suivis au COREVIH de Tourcoing)
Bibliographic record
Abstract
Contexte / Introduction : Parmi le milliard de voyageurs de 2012, on compte des patients infectés par le VIH (PIVIH). Le progrès des traitements pour les PIVIH contribue à une santé sûre avec gain de confiance et désir de voyager (présence toutefois de restrictions dans certains pays), notamment auprès de leurs familles et amis (VFR : Visiting Friends and Relatives) pour ceux non originaires de France. Depuis l apparition des thérapies antirétrovirales de haute activité, en dehors de 4 études (européennes et canadiennes), aucune étude française n a analysée le profil et les risques des PIVIH voyageurs. Objectif : Analyse épidémiologique descriptive des caractéristiques et risques des PIVIH voyageurs hors Europe. Méthode : A travers un auto-questionnaire sur le pré-voyage, le séjour et le retour, nous avons colligé le vécu des événements et le comportement des PIVIH suivis au COREVIH de Tourcoing du 04 mars au 30 juillet 2013. Résultats : 341 PIVIH ont consulté en hôpital de jour et 104 questionnaires ont été recueillis. 70% des PIVIH de l étude étaient des hommes. 90 % étaient traités et en bonne santé (ARN VIH médian à 62 copies/ml et CD4 à 545/ mm3). La durée médiane du séjour était de 21 jours (15 pour les touristes, 30 pour les VFR). L Afrique Sub-Saharienne est la destination préférentielle avec 44%, suivie de l Afrique du Nord (22%) puis de l Asie (15%). On note 51 % de VFR et 42% de touristes. 70% des PIVIH ont consulté avant leur départ. 29 voyageurs ont eu un événement médical au cours du voyage dont 9 ont consulté sur place et 1 fut hospitalisé. 4 voyageurs se sont fait voler les antirétroviraux. Au retour, 21 patients ont consulté, dans les 15 jours en moyenne, et 2 ont été hospitalisés (accès palustre à P. ovale et déshydratation sur turista). Enfin 10 patients n ont pas bien pris leur traitement antirétroviral Conclusion : Nos données sont similaires à la littérature spécifique et générale. Nos PIVIH sont plus âgés mais les études sont plus anciennes. L exposition à un évènement médical serait moins fréquente que les autres voyageurs (mais petit effectif). Une attention particulière doit toutefois être dirigée vers les VFR qui partent pour une longue durée et risquent de s exposer entre autre à l arrêt des antiviraux.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".