Childhood asthma prevalence and risk factors in three Eastern European countries - the Belarus, Ukraine, Poland Asthma Study (BUPAS): an international prevalence study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of asthma and other allergic diseases among children living in Eastern is not well described. Our objective was to estimate and compare the prevalence of asthma, respiratory symptoms and allergic diseases in children in Belarus, Ukraine, and Poland as well as to identify risk factors for these conditions. We also sought to profile and compare children with asthma between locations. METHODS: Data were collected as a part of an international, multicenter, cross-sectional study of childhood asthma: The Belarus Ukraine Poland Asthma Study (BUPAS). Subjects were children aged 7-13 years attending primary and secondary schools in the urban and surrounding rural area of Grodno (Belarus), Ternopil (Ukraine) and Silesia Region (Poland). Physician-diagnosed respiratory diseases and symptoms as well as allergic diseases were ascertained using the ISAAC questionnaire completed by the parents. RESULTS: In total there were 4019 children from Belarus (rural: 2018, urban: 2001), 4493 from Ukraine (1972; 2521), and 4036 from Poland (2002, 2034). The overall response rate was 76.7%. Groups were similar in case of gender and age (p > 0.05). Almost all analyzed respiratory and allergic conditions differed significantly between countries including asthma [Poland (rural, urban): 3.5%, 4.1%; Ukraine: 1.4%, 2.1%; Belarus: 1.4%, 1.5%], spastic bronchitis (Poland: 2.7%, 3.2%; Ukraine: 7.5%, 6.5%; Belarus: 6.4%, 7.9%), and chest wheeze in the last year (Poland: 4.8%, 5.2%; Ukraine: 11.5%, 13.0%; Belarus: 10.7%, 10.0%). These differences remained after adjustment for potential confounders. Risk factor associations were generally similar between outcomes. Symptom characteristics of children with asthma between countries were not consistent. The ratio of current wheeze:diagnosis of asthma differed by country: (Rural areas: Belarus: 10.9:1, Ukraine: 17.3:1, Poland: 2.4:1; Urban areas: Belarus: 8.1:1, Ukraine: 7.3:1 Poland: 1.9:1). CONCLUSIONS: The findings show large between-country differences and relatively low prevalence of asthma and allergic diseases in children of Western Belarus and Ukraine. There is evidence for underdiagnosis of asthma in these regions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».