The burden of chronic respiratory diseases in adults in Nepal: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
While chronic lung disease causes substantial global morbidity and mortality, global estimates have primarily been based on broad assumptions. Specific country data from low-income countries such as Nepal are limited. This review assessed primary evidence on chronic respiratory disease burden among adults in Nepal. A systematic search was performed in June 2019 (updated May 2020) for studies through nine databases. High levels of heterogeneity deemed a narrative synthesis appropriate. Among 27 eligible studies identified, most were low-moderate quality with cross-sectional and retrospective study design. Chronic lung diseases identified were chronic obstructive pulmonary disease (COPD), asthma, bronchiectasis and restrictive lung diseases. Studies were categorised as: (i) community-based, (ii) hospital-based and (iii) comorbidity-related and disease burden. Reported disease prevalence varied widely (COPD, 1.67-14.3%; asthma, 4.2-8.9%). The prevalence of airflow obstruction was higher among rural dwellers (15.8%) and those exposed to household air pollution from domestic biomass burning as opposed to liquid petroleum gas users (Odds Ratio: 2.06). Several comorbidities, including hypertension and diabetes mellitus added to the disease burden. The review shows limited literature on lung disease burden in Nepal. Publications varied in terms of overall quality. Good quality research studies with prospective cohorts related to respiratory conditions are required.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».