MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313544416 · doi:10.1186/s12890-022-02301-7

The burden of lower respiratory infections and their underlying etiologies in the Middle East and North Africa region, 1990–2019: results from the Global Burden of Disease Study 2019

2023· article· en· W4313544416 sur OpenAlexaff
Ahad Ashrafi‐Asgarabad, Saied Bokaie, Jamshid Razmyar, Hesameddin Akbarein, Seyed Aria Nejadghaderi, Kristin Carson‐Chahhoud, Mark J. M. Sullman, Jay S. Kaufman, Saeid Safiri

Notice bibliographique

RevueBMC Pulmonary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInstitute for Health Metrics and Evaluation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)DemographyPopulationDisease burdenMortality rateEtiologyBurden of diseaseEnvironmental healthSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower respiratory infections (LRIs) cause substantial mortality and morbidity. The present study reported and analysed the burden of LRIs in the Middle East and North Africa (MENA) region between 1990 and 2019, by age, sex, etiology, and socio-demographic index (SDI). METHODS: The data used in this study were sourced from the Global Burden of Disease (GBD) study 2019. The annual incidence, deaths, and disability-adjusted life-years (DALYs) due to LRIs were presented as counts and age-standardised rates per 100,000 population, along with their 95% uncertainty intervals (UIs). The average annual percent changes (AAPC) in the age-standardised incidence, death and DALYs rates were calculated using Joinpoint software and correlations (Pearson's correlation coefficient) between the AAPCs and SDIs were calculated using Stata software. RESULTS: In 2019, there were 34.1 million (95% UI 31.7-36.8) incident cases of LRIs in MENA, with an age-standardised rate of 6510.2 (95% UI 6063.6-6997.8) per 100,000 population. The number of regional DALYs was 4.7 million (95% UI 3.9-5.4), with an age-standardised rate of 888.5 (95% UI 761.1-1019.9) per 100,000 population, which has decreased since 1990. Furthermore, Egypt [8150.8 (95% UI 7535.8-8783.5)] and Afghanistan [61.9 (95% UI 52.1-72.6)] had the highest age-standardised incidence and death rates, respectively. In 2019, the regional incidence and DALY rates were highest in the 1-4 age group, in both females and males. In terms of deaths, pneumococcus and H. influenza type B were the most and least common types of LRIs, respectively. From 1990 to 2019, the burden of LRIs generally decreased with increasing SDI. There were significant positive correlations between SDI and the AAPCs for the age-standardised incidence, death and DALY rates (p < 0.05). Over the 1990-2019 period, the regional incidence, deaths and DALYs attributable to LRIs decreased with AAPCs of - 1.19% (- 1.25 to - 1.13), - 2.47% (- 2.65 to - 2.28) and - 4.21% (- 4.43 to - 3.99), respectively. CONCLUSIONS: The LRI-associated burden in the MENA region decreased between 1990 and 2019. SDI had a significant positive correlation with the AAPC and pneumococcus was the most common underlying cause of LRIs. Afghanistan, Yemen and Egypt had the largest burdens in 2019. Further studies are needed to investigate the effectiveness of healthcare interventions and programs to control LRIs and their risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Pulmonary MedicineMême sujetPneumonia and Respiratory InfectionsTravaux en français237 207