A nationwide survey of hospital-based thalassemia patients and standards of care and a preliminary assessment of the national prevention program in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our aim was to describe the numbers and distribution of patients with different types of thalassemia and to assess the standards of care in all thalassemia treatment centers throughout Sri Lanka and the success of the ongoing prevention programme. METHODS: This cross-sectional island-wide survey was conducted by two trained medical graduates, who visited each thalassemia center to collect data from every patient, using a standardized form. Data was collected through review of patient registers and clinical records. RESULTS: We collected data on 1774 patients from 23 centers. 1219 patients (68.7%) had homozygous β-thalassemia, 360 patients (20.3%) had hemoglobin E β-thalassemia, and 50 patients (2%) had sickle β-thalassemia. There were unacceptably high serum ferritin levels in almost all centers. The annual number of births of patients with β-thalassaemia varied between 45-55, with little evidence of reduction over 19 years. CONCLUSIONS: Central coordination of the treatment and ultimately prevention of thalassemia is urgently needed in Sri Lanka. Development of expert centers with designated staff with sufficient resources will improve the quality of care and is preferred to managing patients in multiple small units.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».