Epidemiology of chronic kidney disease in northern region of Senegal: a community-based study in 2012
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic kidney disease (CKD) is an emerging worldwide epidemic but few data are available in African populations. We aimed to assess prevalence of CKD in adult populations of Saint-Louis (northern Senegal). METHODS: In a population-based survey between January and May 2012, we included 1,037 adults aged=18 years living in Saint-Louis. Socio-demographical, clinical and biological data were collected during household visits. Serum creatinine was measured by Jaffé method. We estimated glomerular filtration rate (eGFR) using the 4-variables MDRD equation and CKD was defined by eGFR<60 mL/min/1.73 m2 and/or albuminuria>1g/L. A multivariate logistic regression was performed to identify factors associated with CKD. RESULTS: Mean participants' age was 47.9±16.9 years (18-87) and sex-ratio was 0.52. Majority of participants lived in urban areas (55.3% rural) and had school education (65.6%). Overall prevalences of hypertension, diabetes and obesity were 39.1%, 12.7% and 23.4% respectively. Prevalence of CKD was 4.9% (95% CI=3.5-6.2) and 0.9% had GFR<30 mL/min/1.73 m2. Albuminuria>1g/l was found in 3.5% of people. CKD was significantly more frequent among hypertensive patients compared to normotensive participants. Only 23% of patients were aware of their disease before the survey. After multivariate logistic analysis, presence of CKD was significantly associated with hypertension (OR=1.12, p=0.02) and age (OR=1.03, p=0.02). CONCLUSION: CKD is frequent in adult population living Northern Senegal. Main associated factors are hypertension and age. Prevention strategy is urgently needed to raise awareness and promote CKD detection and early treatment in both urban and rural areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».