Prevalence of chronic respiratory diseases and medication use among children and adolescents in Brazil - a population based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: to describe the prevalence of chronic respiratory diseases and their pharmacological management in children and adolescents in Brazil. Methods: data from the Pesquisa Nacional de Acesso, Uso e Promoção do Uso Racional de Medicamentos no Brasil (PNAUM)(National Access Survey, Use and Promotion of Rational Use of Medicines in Brazil),a population-based cross-sectional study, were analyzed. Household surveys were conducted between September 2013 and February 2014. We included the population under 20 years of age with chronic respiratory diseases. Prevalence of disease, indication of pharmacological treatment, and their use were assessed. Results: the prevalence of chronic respiratory diseases in children aged less than 6 years old was 6.1% (CI95%= 5.0-7.4), 4.7% (CI95%= 3.4-6.4) in those 6-12 years, and 3.9% (CI95%= 2.8-5.4) in children 13 years and older. Children under 6 showed a higher prevalence of pharmacological treatment indication (74.6%; CI95%= 66.0-81.7), as well as medication use (72.6%; CI95%= 62.8-80.7). Of those using inhalers, 56.6% reported using it with a spacer. The most frequent pharmacologic classes reported were short-acting β2 agonists (19.0%), followed by antihistamines (17.2%). Conclusion: children and adolescents who report chronic respiratory diseases living in urban areas in Brazil seem to be undertreated for their chronic conditions. Pharmacological treatment, even if indicated, was not used, an important finding for decision-making in this population.
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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 ».