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Analyse des données de surveillance GeoSentinel: une comparaison des méthodes d’exploration de la maladie gastro-intestinale aiguë chez les voyageurs internationaux

Les analyses reposent sur des calculs de morbidité proportionnés, mais la morbidité proportionnée ne permet pas d’estimer le risque de maladie parce que les voyageurs en bonne santé ne sont pas inclus dans le dénominateur. conception du contrôle, contrôle du site GeoSentinel et date de la visite clinique, pour calculer un rapport de cotes ROR L’association entre région de voyage et maladie gastro-intestinale aiguë a été évaluée Toutes les analyses ont révélé que l’association avec les maladies gastro-intestinales aiguës était plus importante Afrique et Asie centrale du Sud L’ampleur du ROR et du ratio de morbidité proportionnelle a été constante dans des régions comme les Caraïbes. Cependant, dans d’autres régions, le ROR apparié était sensiblement différent de celui du RMP. études analytiques de syndrome unique / syndrome en utilisant GeoSe données de surveillance ntinel ou autres données de surveillance

L’absence de dénominateur représentatif, de perte de suivi, de sous-déclaration et de biais de sélection est compliquée par l’absence de dénominateur représentatif, de perte de suivi, de sous-déclaration et de biais de sélection. Le Réseau de surveillance GeoSentinel a été créé par la Société internationale de médecine du voyage et les Centres américains de contrôle et de prévention des maladies . Les données de GeoSentinel sont limitées dans l’estimation du risque de maladie lié aux voyages, principalement parce que seuls les patients malades ayant une maladie présumée liée au voyage sont capturés. Néanmoins, ces données ont été utiles pour: comprendre les tendances de la maladie chez les voyageurs, le développement Les analyses de GeoSentinel reposent principalement sur la morbidité proportionnelle PM , ou le nombre de voyageurs diagnostiqués avec la maladie d’intérêt divisé par le nombre total de malades. les voyageurs déclarent qu’un test χ est souvent utilisé pour détecter les différences de PM entre les groupes [-,,] et un ratio de morbidité proportionnelle. PMR est parfois calculé en comparant les groupes exposés et non exposés Le RMP approché avec un odds ratio [OR] a été utilisé dans GeoSentinel pour examiner les aspects des données de surveillance, y compris les associations entre la destination de voyage et la probabilité de revenir malade avec une maladie spécifique. Cependant, la PMR présente des inconvénients. est également sujet à la distorsion par l’influence du numérateur sur le dénominateur Alors que l’exposition d’intérêt peut augmenter le nombre de patients malades le numérateur, il peut également diminuer le nombre de patients malades au dénominateur Enfin, le PMR exige des hypothèses rigoureuses d’être une estimation du rapport de risque RR: la somme du taux de morbidité de la maladie d’intérêt et le taux de morbidité dans l’auxiliaire En d’autres termes, l’exposition ne doit pas être associée au taux de morbidité total Cette hypothèse est raisonnable avec PMR seulement lorsque l’exposition d’intérêt est rare par rapport à d’autres expositionsRothman a suggéré appliquer les principes d’un modèle de contrôle cas à l’analyse des données de surveillance pour calculer un rapport de cotes ROR , plutôt qu’un PMR. Le ROR exige des hypothèses moins rigoureuses pour estimer le RR Plus précisément, le taux de morbidité pour le groupe auxiliaire doit être le même parmi les exposés et non exposés En outre, l’exposition ne doit pas être associée à la sélection des contrôles, un principe clé de la sélection des contrôles dans le cas c L’application de cette méthode nécessite une sélection précise des contrôles pour représenter la distribution de l’exposition dans la population de base et l’utilisation d’une définition stricte des cas. Au cours des dernières années , le nombre et la diversité des enregistrements dans la base de données GeoSentinel ont augmenté de façon exponentielle Cette croissance a récemment atteint un point suffisant pour permettre l’exploration de techniques analytiques alternatives qui pourraient aller au-delà des limites de PMR. À cette fin, nous avons évalué la performance des conception de contrôle, calcul des ROR dans une analyse de syndrome unique des données de GeoSentinel Nous avons émis l’hypothèse qu’une conception cas-contrôle avec des cas soigneusement définis et des contrôles soigneusement sélectionnés, contrôlant le site de GeoSentinel et la date de la visite clinique comme facteurs de confusion potentiels association qu’une conception de MP Plus précisément, nous avons comparé un cas-contro assorti l conception avec sélection de contrôle restreinte, une conception cas-contrôle inégalée avec sélection de contrôle restreinte, une conception cas-contrôle inégalée utilisant tous les non-cas comme contrôles, et une conception PM, mesurant l’association entre région de voyage et maladie gastro-intestinale aiguë.

Méthodes

Collecte de données

Tous les sites GeoSentinel utilisent un formulaire standard pour recueillir des données anonymes sur les voyageurs malades pendant et après un voyage international. Annexe A Les données recueillies comprennent les données démographiques, les antécédents de voyage, les voyages, les consultations médicales, les patients hospitalisés ou externes, les symptômes cliniques, les diagnostics finaux. et le pays d’acquisition du diagnostic final principal, tel que déterminé par un médecin Les diagnostics sont sélectionnés à partir d’une liste standard de & gt; Codes de diagnostic, regroupés en catégories de syndrome élargi Annexe B Les dossiers individuels des patients peuvent inclure des diagnostics multiples Les données, compilées sur un site central, ont été extraites Cette analyse a été jugée non consultable par les conseillers en sujets humains des Centers for Disease Control and Prevention

Critères d’exclusion initiaux

Exclure les patients vus en voyage, les patients hospitalisés, les personnes ayant subi un dépistage de maladies liées au voyage, les personnes diagnostiquées avec des conditions liées à leur immigration et les patients ayant des problèmes de santé. Les enregistrements ayant un âge manquant, une région d’exposition manquante et un diagnostic final manquant ou «suspect» ont été exclus

Définitions de l’exposition et des résultats

Nous avons utilisé les définitions de la région de GeoSentinel pour regrouper les pays géographiquement. De plus, nous avons utilisé les niveaux de revenu de la Banque mondiale pour définir les pays économiquement comme des pays à faible revenu, à Personnes à revenu intermédiaire et à revenu élevé Un patient était défini comme une personne malade avec au moins un diagnostic d’IAG Annexe C accompagnée d’un symptôme gastro-intestinal d’accompagnement Les cas potentiels étaient exclus s’il y avait un diagnostic supplémentaire de VIH / SIDA, Maladie de Crohn, nouvelle maladie intestinale irritable, ou grossesse avec un diagnostic de cas non pathogène, par exemple, Entamoeba coli

Analyses statistiques

Nous avons effectué des analyses en utilisant différents groupes de comparaison, comme décrit ci-dessous. Les covariables supplémentaires incluses dans tous les modèles étaient l’âge, le sexe, le but du voyage et le statut d’expatrié. a été considéré comme une version significative du logiciel SAS SAS Institute, Cary, Caroline du Nord a été utilisé pour toutes les analyses

Analyse: cas-contrôle assorti avec sélection de contrôle restreint

Nous avons utilisé une conception de cas-contrôle appariée pour des raisons. Premièrement, nous avons désigné le site de GeoSentinel et la date de visite de la clinique comme des facteurs de confusion potentiels; l’appariement sur ces caractéristiques a été considéré comme un moyen efficace de maîtriser toute confusion inhérente Deuxièmement, nous avons apparié pour améliorer l’efficacité statistique Troisièmement, nous avons utilisé ce modèle apparié pour approximer une étude multisite où chaque cas est analysé par rapport à un contrôle de son population de base Nous avons défini notre population de base comme des voyageurs internationaux qui auraient visité une clinique GeoSentinel et ont été diagnostiqués avec AGI s’ils avaient contracté une IAG de janvier à août. Les contrôles restreints potentiels pour les patients étaient un sous-groupe d’autres personnes rapportant aux Clinique GeoSentinel dans le mois Le but de cette sélection était de choisir les voyageurs malades qui représentent la distribution de l’exposition parmi la population de base à partir de laquelle les cas ont surgi En choisissant les contrôles, nous avons d’abord évalué chaque groupe de syndrome dans GeoSentinel. être le plus représentatif de la pop de base Nous avons ensuite évalué les diagnostics spécifiques au sein des groupes de syndromes choisis. Les contrôles restreints admissibles comprenaient ceux qui présentaient des diagnostics spécifiques. dans l’un des groupes de syndromes suivants: maladie respiratoire, maladie fébrile et affections dermatologiques L’Annexe E contient une liste complète de diagnostics de contrôle. Pour réduire les erreurs de classification, le groupe témoin excluait tout patient ayant plusieurs diagnostics, mais qui n’était pas éligible. un cas, par exemple, aucun symptôme gastro-intestinal, ceux avec des diagnostics supplémentaires dans la diarrhée chronique ou un autre groupe de syndrome gastro-intestinal, ceux présentant des symptômes gastro-intestinaux, ceux avec un diagnostic de VIH / SIDA, et ceux avec une région d’exposition indéterminable

Figure Vue largeTélécharger Diagramme d’exclusion pour les analyses cas-témoins du système de surveillance GeoSentinel Les numéros représentent les dossiers médicaux des voyageurs internationaux qui ont été vus dans une clinique GeoSentinel de janvier à août aTotal cas déterminé par la définition de cas: numérateur pour cas-témoins et Analyse des ratios de morbidité proportionnelle bTotal noncases: le dénominateur de l’analyse cas-contrôle non restreinte cContrôles restreints déterminés par la définition de contrôle: le dénominateur de l’analyse cas-contrôle restreinte non appariée dCartes assorties déterminées après appariement par site GeoSentinel et date de la visite clinique: numérateur pour l’analyse cas-témoins appariés contrôles eMatched comme déterminé après appariement par le site GeoSentinel et la date de la visite clinique: le dénominateur de l’analyse cas-contrôle appariés Abréviations: GI, gastro-intestinal; VIH, virus de l’immunodéficience humaine; IBS / IBD, syndrome du côlon irritable / maladie du côlon irritableFigure View largeTélécharger Diagramme d’exclusion pour les analyses cas-témoins du système de surveillance GeoSentinel Les chiffres représentent les dossiers médicaux des voyageurs internationaux qui ont été examinés dans une clinique GeoSentinel de janvier à août. : le numérateur pour les analyses de cas-témoins non proportionnels et de morbidité proportionnelle bLes non-cas totaux: le dénominateur pour l’analyse cas-contrôle non restreinte cLes contrôles restreints déterminés par la définition de contrôle: le dénominateur de l’analyse cas-témoin restreinte non appariée par site GeoSentinel et date de la visite clinique: le numérateur de l’analyse cas-témoins appariés eMatchs contrôles déterminés après appariement par site GeoSentinel et date de visite clinique: le dénominateur de l’analyse cas-témoins appariés Abréviations: GI, gastro-intestinal; VIH, virus de l’immunodéficience humaine; IBS / IBD, syndrome du côlon irritable / maladie intestinale irritable Chaque patient a été apparié sur le site GeoSentinel et la date de la visite clinique ± semaines au contrôle restreint en utilisant la macro Greedy correspondante Les RORs sur les cas et témoins appariés ont été calculés en utilisant une régression logistique conditionnelle. Statistique de test McNemar Mantel-Haenszel

Analyse: cas-contrôle inégalé avec sélection de contrôle restreint

Bien que cette conception ait utilisé des contrôles restreints, les patients n’ont pas été comparés à un contrôle. Les ROR ont été calculés en utilisant la régression logistique et testés en utilisant un test χ

Analyse: cas-contrôle inégalé utilisant tous les non-cas comme contrôles

Cette conception n’a pas utilisé de contrôles restreints; au lieu de cela, il a utilisé tous les patients non-cas qui ont rapporté post-voyage à une clinique GeoSentinel dans le dénominateur et les cas totaux dans les numérateurs ROR ont été calculés en utilisant la régression logistique et ont été testés en utilisant un test χ

Analyse: Morbidité proportionnelle

L’analyse MP incluait les cas totaux dans le numérateur et les cas totaux plus les non-cas qui répondaient à nos critères d’inclusion initiaux pour le dénominateur. Une analyse PM a été réalisée pour produire des PMR à l’aide de modèles binaires logarithmiques.

Diagramme d’exclusion pour une analyse de morbidité proportionnée du système de surveillance GeoSentinel Les chiffres représentent les dossiers des patients qui ont été examinés dans une clinique GeoSentinel de janvier à août. ATotal des cas selon la définition de cas: numérateur pour l’analyse du taux de morbidité proportionnelle bTotal noncases fSens des cas totaux et des non-cas totaux: dénominateur de la morbidité proportionnelle Abréviation: PM, morbidité proportionnelleFigure Voir grandTéléchargement Diagramme d’exclusion pour une analyse de morbidité proportionnée du système de surveillance GeoSentinel Les chiffres représentent les dossiers des patients des voyageurs internationaux qui ont été examinés dans une clinique GeoSentinel depuis janvier à août a Cas totaux déterminés par la définition de cas: numérateur pour l’analyse du taux de morbidité proportionnelle bTotal noncases fSum du nombre total de cas et non-cas totaux: dénominateur de la morbidité proportionnelle Abréviation: PM, morbi proportionnelle dity

RÉSULTATS

Après une exclusion initiale, les patients étaient éligibles à l’analyse. Figure 1: patients soumis à un contrôle strict et à un contrôle restreint par le site de GeoSentinel et à la date de la visite à la clinique. La plupart des voyageurs ont visité l’Asie du Sud-Est, l’Afrique subsaharienne et l’Asie du Sud-Est ainsi que les pays à revenu faible et moyen. Tableau Les diagnostics de cas les plus fréquents chez les patients appariés étaient: aiguë non spécifiée “% des cas diagnostiqués,” diarrhée, bactérienne aiguë “%, Giardia%, Campylobacter%, et gastro-entérite%

Tableau Caractéristiques démographiques des patients du groupe GeoSentinel inclus dans l’analyse cas-témoins et l’analyse de morbidité proportionnelle, janvier-Caractéristiques générales Casesa N total = Noncases totales n = Contrôles restreintsc n = cas appariésd n = appariés Controlse n = Non% Non% Non% Non% Non% Sexe Féminin Mâle Données manquantes Âge, y, moyenne SD Région d’exposition au revenu Haut Moyen-Moyen Faible-moyen Faible Région géographique d’exposition Australie / Nouvelle-Zélande Caraïbes Amérique centrale Europe de l’Est Moyen-Orient Afrique du Nord Asie du Nord-Est Océanie Amérique du Sud Asie centrale Asie du Sud-est Afrique subsaharienne Europe de l’Ouest et Amérique du Nord Raison du voyage Affaires Tourisme médical Militaire Missionnaire / bénévole / aide / recherche Étudiant Tourisme VFR Données manquantes Statut d’expatrié Oui Non Pré-rencontre Oui Non Ne sait pas Données manquantes Caractéristique Total Casesa N = Total Noncasesb n = Contrôles restreintsc n = Cas appariésd n = Appariés Controlse n = Non% Non% Non% Non% Non% Sexe Femme Homme Données manquantes Âge, y, moyenne SD Revenu Région d’exposition Haute Moyen-Moyen Basse-Moyenne Basse Région géographique d’exposition Australie / Nouvelle-Zélande Caraïbes Amérique centrale Europe orientale Moyen-Orient Afrique du Nord Asie du Nord-Est Océanie Amérique du Sud Asie centrale Asie du Sud-Est Europe occidentale et Amérique du Nord raison Affaires Tourisme médical Missionnaire militaire / bénévolat / aide travail / recherche Tourisme étudiant VFR Missin g données Statut d’expatrié Oui Non Pré-rencontre Oui Non Ne sait pas Données manquantes Abréviations: SD, écart-type; VFR, visites à des amis et des parentsa Nombre total de cas déterminés par la définition de cas: numérateur pour les analyses de cas-témoins non corrélés et de morbidité proportionnelleb Nombre total de cas de non-cas: le dénominateur pour l’analyse cas-témoin non restreinte l’analyse cas-témoins restreinte non appariée d Cas correspondants déterminés après appariement par site GeoSentinel et date de visite clinique: numérateur de l’analyse cas-témoin appariée Contrôles appariés déterminés après appariement par site GeoSentinel et date de visite clinique: le dénominateur de la ANALYSE CAS-CONTRÔLE ViewViewTableTable montre les résultats de toutes les analyses explorant l’association entre la région géographique d’exposition et l’AGI Comparé à l’Europe occidentale et l’Amérique du Nord, chaque étude montre que l’association était plus grande parmi ceux qui voyageaient en Afrique du Nord. Asie et Moyen-Orient Pour évaluer la confusion b Nous avons comparé l’analyse ROR appariée entièrement ajustée à un ROR inégalé dans lequel le site GeoSentinel et la date de la visite clinique n’étaient pas des analyses contrôlées. Nous avons constaté que, sauf pour les Caraïbes, l’Amérique centrale et l’Europe de l’Est, les ROR % de l’étalon-or Nous avons également trouvé que les intervalles de confiance de l’analyse appariée étaient légèrement plus larges que ceux d’une analyse sans comparaison avec des contrôles restreints ajustés pour toutes les covariables incluant le site de GeoSentinel et la date de visite clinique non montrée. l’analyse des contrôles sans restriction et l’analyse des PMR, la majorité des ROR sans correspondance avec analyse des contrôles restreints étaient plus éloignées de la nullité. L’uniformité de l’analyse ROR et de l’analyse PMR appariées dans certaines régions comme le ROR des Caraïbes, PMR = Dans d’autres régions, le ROR apparié était sensiblement différent du PMR, y compris ROR = North Africa, PMR = et Asie du Centre-Sud ROR =, PMR =, où il y avait presque une différence de la mesure de l’association

Modèles de Table Adjusteda pour GeoSentinel Région géographique d’exposition: Résultats du contrôle cas-témoins et de la morbidité proportionnelle, patients GeoSentinel, janvier-août Région géographique Cas correspondantsb Contrôles appariésc Cas totauxd Restreint Controlse Total Noncasesf apparié ROR% CIg Inégalé ROR% CIh Inégalé ROR% CIi PMR % CIj Australie / Nouvelle-Zélande – – – – Caraïbes – – – – Amérique centrale – – – – Europe de l’Est – – – – Moyen-Orient – – – – Afrique du Nord – – – – Asie du Nord-Est – – – – Océanie – – – Amérique du Sud – – – – Asie du Sud-Centrale – – – – Asie du Sud-Est – – – – Afrique subsaharienne – – – – Europe de l’Ouest et Amérique du Nord REF RE F REF REF Région géographique Cas correspondantsb Contrôles appariésc Cas totald Restreint Controlé Total Noncasesf Correspondu ROR% CIg Inégalé ROR% CIh Inégalé ROR% CIi PMR% CIj Australie / Nouvelle-Zélande – – – – Caraïbes – – – – Amérique centrale – – – – Eastern Europe – – – – Moyen-Orient – – – – Afrique du Nord – – – – Asie du Nord-Est – – – – Océanie – – – – Amérique du Sud – – – – Asie du Sud-Est – – – – Asie du Sud-Est – – – – Sous- Afrique saharienne – – – – Europe de l’Ouest et Amérique du Nord REF REF REF REF Abréviations: CI, intervalle de confiance; PMR, ratio de morbidité proportionnelle; REF, référence; ROR, rapports odds ratioa Tous les modèles sont ajustés selon l’âge, le sexe, la raison du voyage et le statut d’expatriéb Cas correspondants déterminés après l’appariement par site GeoSentinel et la date de la visite clinique: numérateur de l’analyse cas-témoin appariée appariement par site GeoSentinel et date de la visite clinique: le dénominateur de l’analyse cas-témoins appariée d Total des cas déterminés par la définition de cas: numérateur pour l’analyse cas-témoin et PMR sans contrôle Contrôles restreints déterminés par la définition de contrôle: le dénominateur l’analyse cas-témoin restreinte non vérifiée Total noncases: le dénominateur de l’analyse cas-contrôle non restreinteg Modèle logistique conditionnel: cas appariés au numérateur, contrôles appariés au dénominateur, appariés sur le site GeoSentinel et date du diagnostic Modèle logistique inconditionnel: nombre total de cas au numérateur, Contrôles restreints au dénominateur Modèle logistique inconditionnel: nombre total de cas en nombre Les binômes totaux dans le dénominateurj Le modèle binomial du log: nombre total de cas au numérateur, le total des cas et le nombre total de non-dénominateurs dans le dénominateurVoirAnalyse des destinations définies par le revenu de la Banque mondiale et l’IAG ont trouvé l’association plus élevée. Nous avons comparé l’analyse ROR appariée entièrement ajustée au ROR inégalé dans lequel le site GeoSentinel et la date de la visite clinique n’étaient pas contrôlés. Analyse Tous les ROR se situaient dans les limites du% d’or. Intervalles de confiance de l’analyse d’analyse appariée légèrement plus large que ceux d’une analyse inégalée avec des contrôles restreints ajustant pour toutes les covariables incluant le site de GeoSentinel et la date de visite clinique non montrée Comparé aux ROR sans correspondance avec l’analyse des contrôles sans restriction et l’analyse PMRs, les RORs inégalés avec analyse des contrôles restreints plus loin de la null

Résultats de l’analyse cas-témoins et de l’analyse de la morbidité proportionnelle, patients du groupe GeoSentinel, janvier-août Revenu de la destination Cas appariésb Contrôles assortisc Cas totauxd Contrôles restreints Total non cancéreux appariés ROR% CIg Inégalé ROR% CIh Inégalé ROR% CIi PMR% CIj Référé Haut Moyen – – – – Moyen-bas – – – – Faible – – – – Revenu total de destination Cas correspondantsb Contrôles appariésc Cas totauxd Restreint Controlse Total Noncasesf Correspondu ROR% CIg Incompris ROR% CIh Inégalée ROR% CIi PMR% CIj Élevé REF REF REF REF Haut-milieu – – – – Bas-milieu – – – – Faible – – – – Total Abréviations: CI, intervalle de confiance; PMR, ratio de morbidité proportionnelle; REF, référence; ROR, rapports odds ratioa Tous les modèles sont ajustés selon l’âge, le sexe, la raison du voyage et le statut d’expatriéb Cas correspondants déterminés après l’appariement par site GeoSentinel et la date de la visite clinique: numérateur de l’analyse cas-témoin appariée appariement par site GeoSentinel et date de la visite clinique: le dénominateur de l’analyse cas-témoins appariée d Total des cas déterminés par la définition de cas: numérateur pour l’analyse cas-témoin et PMR sans contrôle Contrôles restreints déterminés par la définition de contrôle: le dénominateur l’analyse cas-témoin restreinte non vérifiée Total noncases: le dénominateur de l’analyse cas-contrôle non restreinteg Modèle logistique conditionnel: cas appariés au numérateur, contrôles appariés au dénominateur, appariés sur le site GeoSentinel et date du diagnostic Modèle logistique inconditionnel: nombre total de cas au numérateur, Contrôles restreints au dénominateur Modèle logistique inconditionnel: nombre total de cas en nombre ator, noncases totales dans le dénominateurj Modèle binomial logarithmique: nombre total de cas au numérateur, total des cas non-cas totaux au dénominateur

DISCUSSION

est une approximation directe du RR Sans l’hypothèse de la maladie rare, l’OR dans une étude cas-témoin peut approximer le RR lorsque les conditions suivantes sont remplies: les témoins sont échantillonnés au hasard dans toute la cohorte et les témoins sont échantillonnés pour avoir le même répartition de l’exposition en tant que population source La plupart des voyageurs malades qui fréquentent une clinique GeoSentinel sont susceptibles d’avoir une maladie associée à une région de voyage; ainsi, les contrôles pourraient ne pas avoir été sélectionnés indépendamment de l’exposition et ne pas avoir la même distribution d’exposition que la population source. Il est possible qu’aucune des mesures d’association calculées n’évalue la vraie mesure des RR ROR à partir des analyses cas-témoins non appariées et appariées, tous deux avec des contrôles restreints, étaient toujours plus éloignés du zéro que PMR, suggérant que les analyses utilisant tous les non-cas comme témoins sous-estiment potentiellement la mesure de l’association Cependant, comme l’exposition était associée à la sélection dans l’étude appariée, le ROR pourrait être biaisé. On sait également que les OR seront plus éloignés du zéro que du RR si la maladie n’est pas rare, ce qui peut être le cas pour le site AGIMatching by GeoSentinel et la date des visites cliniques. L’appariement aide à respecter les principes de base de l’étude, de contrôle de la confusion et de précision études ase-control En comparant l’appariement à l’analyse inégalée, les deux avec des contrôles restreints, il y avait des différences de & gt;% dans certaines régions géographiques, indiquant que la confusion par le site GeoSentinel et la date de la visite clinique peuvent exister. que le renouvellement du personnel ou les changements de procédures n’auraient pas un grand effet sur la collecte ou le diagnostic des données. L’appariement n’a pas amélioré définitivement l’efficacité statistique dans cette cohorte, car les intervalles de confiance appariés étaient plus larges que l’inégalé. inclut plus d’observations parce que les paires concordantes et celles qui ne correspondent pas sont écartées dans une analyse appariée Dans les analyses de diagnostics moins communs dans GeoSentinel, l’appariement peut fournir des gains plus clairs dans l’efficacité statistique Bien que cela n’améliore pas nécessairement la validité des résultats par le site GeoSentinel et la date de la visite de la clinique peuvent simuler un cas-contrôle multicentrique Nous maintenons que dans les analyses de GeoSentinel, toutes les étapes doivent être prises pour définir une population de base, et les contrôles doivent être sélectionnés pour représenter au maximum la distribution de l’exposition. dans la population de base Les études d’autres diagnostics GeoSentinel peuvent entraîner des différences plus ou moins marquées entre les techniques d’analyse, et nous ne pouvons pas savoir si le ROR apparié est plus proche du RR réel que le PMR. Néanmoins, il y avait des différences dans l’ampleur du ROR et PMR pour plusieurs régions géographiques du monde, ce qui peut affecter les recommandations pour la prévention des AGI que les prestataires communiquent aux voyageurs Même si nous ne connaissons pas les vrais RR, nous pouvons raisonner par la théorie épidémiologique qu’une conception cas-contrôle avec sélection judicieuse des contrôles peut produire une meilleure précision des estimations de l’associationLe système de surveillance GeoSentinel fournit une puissante base de données t pour l’évaluation de la morbidité liée au voyage Elle a permis de décrire la maladie parmi des types de voyages spécifiques [,,], parmi des personnes voyageant vers des destinations ou événements internationaux spécifiques , selon la région de voyage , et l’évaluation des Après avoir exploré la relation entre l’IAG et la région de voyage, nous concluons qu’une étude cas-témoins avec une définition et un contrôle réfléchis du cas et du contrôle pour le site GeoSentinel et la date de la visite clinique peut être préférée pour le syndrome unique. Des études analytiques utilisant des données de GeoSentinel peuvent être utilisées pour contrôler la confusion, améliorer l’efficacité statistique et simuler une étude multicentrique en employant des méthodes de contrôle appropriées dans l’analyse. Cependant, d’autres techniques analytiques pour contrôler les facteurs confusionnels existent et devraient être explorées dans les futures analyses de GeoSentinel. aucune des mesures d’association présentées dans ce contexte ne répond aux hypothèses requises pour se rapprocher une mesure de RR, le ROR a des propriétés statistiques supérieures par rapport à la PMR dans ces études En outre, la conception de cas-contrôle impliquait le développement d’une population de base avec une sélection réfléchie de contrôle Nous notons les limites de l’utilisation des données GeoSentinel à des fins analytiques et de proposer une conception de cas-contrôle avec des cas soigneusement définis et des critères d’inclusion réfléchis pour les contrôles comme option d’analyse pratique Cette méthode d’analyse peut être utilisée avec les données de GeoSentinel explorant d’autres résultats de maladie et d’autres types de données de surveillance

Remarques

Remerciements Nous remercions David O Freedman, Martin S Cetron, Phyllis Kozarksy, Gary Brunette et Cinzia Marano pour leur soutien à ce travail; Mitch Klein pour ses contributions à la conception de l’étude; et Kira Harvey, D. Adam Plier, Elena Axelrod, la Société internationale de médecine de voyage, et le réseau GeoSentinelDisclaimer Les constatations et conclusions de ce rapport sont celles des auteurs et ne représentent pas nécessairement les positions officielles des Centres de contrôle et de prévention des maladies. Ce travail a été soutenu par la Laney Graduate School, l’Université Emory au KEM et les Centres de prévention et de contrôle des maladies UCKPotential conflits d’intérêts Tous les auteurs: Aucun conflit signaléTous les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs considérer pertinent au contenu du manuscrit ont été divulgués