Prevalence of chronic kidney disease in Sri Lanka: A profile of affected districts reliant on groundwater
Notice bibliographique
Résumé
This analysis provides new estimates of chronic kidney disease (CKD) prevalence - including CKD of unknown etiology (CKDu) - across ten districts most affected by CKD in Sri Lanka, including an examination of rural households' historical reliance on groundwater consumption. A carefully designed household survey provides information on whether these households self-reported having a member in the decade prior to 2018, who had been clinically diagnosed with CKD. Households were classified according to whether or not they had used groundwater (from household wells, agro-wells or springs) as their primary source for drinking or cooking for at least five years between 1999 and 2018. More than 98% of households reported having consumed groundwater as their primary source of drinking or cooking water for at least five of those years and >15% of households reported having at least one CKD-affected member in the ten-year period up to 2018, but these numbers varied across and within districts. The reported characteristics of symptomatic individuals reveal that the incidence of CKD was significantly higher among females (62%) than males (38%). In addition to CKD, about 63% of symptomatic individuals had hypertension and about one-third of them also had diabetes. About 33% of the symptomatic individuals had neither diabetes nor hypertension, where this group most closely fits commonly used definitions of CKDu. With a survey response of over 8000 households comprising as many as 30,000 individuals, these data illustrate the scale of CKD in the most-affected districts of Sri Lanka on an aggregate basis as well as revealing differences across districts and at the sub-district level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».