Poor Lung Function of Industrial Workers of Bhutan: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Occupational lung diseases are some of the common causes of lung function impairment. Spirometry is a gold standard to determine lung function and, to diagnose obstructive and restrictive lung diseases. Therefore, this study aimed to determine the prevalence of abnormal lung function among employees of different industries of Bhutan. Methods: This retrospective study was carried out by retrieving all the spirometry findings and demographic variables of employees of different industries of Bhutan from the Spirometry Software of Respiratory Laboratory at the Center for Research in Respiratory and Neuroscience (CRRN), Khesar Gyalpo University of Medical Sciences of Bhutan (KGUSMB) . All these retrieved data were saved in Microsoft Excel and simple descriptive statistics were used to analyze the data and were expressed in numbers, percentages, mean and standard deviation. Results: Spirometry and demographic results of 3508 industrial employees were obtained. The mean age was 33.8years and mean BMI was 24.95 Kg/m2. Non-smokers comprised 79.9% (2804) of the total industrial employees. Abnormal forced expiratory volume between 25% and 75% of vital capacity (FEF25%-75%), a marker of small airway disease, constituted 24.1% (846) of the total industrial employees. Furthermore, 1.1% (39) had abnormal forced vital capacity (FVC), 1.3% (46) presented abnormal forced expiratory volume in 1 second (FEV1 ) and 1.5% (53) showed reduced FEV1 /FVC. Conclusions: Small airway impairment is common among industrial workers of Bhutan indicating presence of high prevalence of occupational lung diseases in its early stage which may potentially become clinically apparent after long latency.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».