Demographics and diagnoses at rural health camps in Nepal: cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The charity 'Health Partnership Nepal' is committed to both improving global health care and providing medical training links between Nepal and the UK. This paper analyses data gathered at rural health camps. AIM: To describe the demographics, diagnoses and treatments offered to people attending three rural health camps in Nepal during 2009. Design Cross-sectional study. Setting Three free health care camps established within the Nuwakot district of Nepal during April-May 2009. Camps were staffed by doctors including GPs, nurses and medical students from London and Kathmandu. METHODS: Attendees had treatment sheets completed which recorded their demographics, diagnoses and dispensed medications. RESULTS: The mean age of the 1903 consecutive patients attending was 42.8 years (range one month to 98 years) of whom 68.6% were female and 13.7% were children. The majority, 82.3%, were agricultural workers. For adults (n = 1574), the most frequent complaints were stomach pain 20.1%, musculoskeletal pain 19.3% and visual acuity problems 6.1%. Stomach pain was significantly more common in women than men [21.2% (236/1064) versus 14.5% (65/449) P < 0.01]. For children (n = 249), the most common diagnoses were helminthiasis 10.4%, conjunctivitis 7.6% and upper respiratory tract infection 7.2%. Overall, opthalmological, gastroenterological and rheumatological diagnoses were significantly more common in Nepalese than UK general practice patients. Of 1109 recorded prescriptions, the most common were multivitamins 23%, oral analgesics 15% and oral antibiotics 14%. CONCLUSIONS: There is a considerable unmet disease burden within rural districts of Nepal particularly for stomach pain, musculoskeletal pain and visual acuity problems. When planning similar rurally based health camps, we recommend recruiting GPs and ophthalmologists.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».