Global burden of lower respiratory infections during the last three decades
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lower respiratory infections (LRIs) cause a substantial mortality, morbidity and economic burden. The present study reported the global, regional and national burden of LRIs and their attributable risk factors in 204 countries and territories, between 1990 and 2019, by age, sex, etiology, and Socio-demographic Index (SDI). Methods: Using publicly available data from the Global Burden of Disease (GBD) study 2019, we reported the incidence, deaths and disability-adjusted life-years (DALYs), due to LRIs. Estimates were presented as counts and age-standardized rates per 100,000 population with their associated uncertainty intervals (UIs). Results: Globally, in 2019 there were 488.9 million (95% UI: 457.6 to 522.6) incident cases and 2.4 million (2.3-2.7) deaths due to LRIs. The global age-standardized incidence and death rates for LRIs were 6,295 (5,887.4-6,737.3) and 34.3 (31.1-37.9) per 100,000 in 2019, which represents a 23.9% (22.5-25.4) and 48.5% (42.9-54.0) decrease, respectively since 1990. In 2019, Guinea [12,390.4 (11,495.5-13,332.8)], Chad [12,208.1 (11,289.3-13,202.5)] and India [11,862.1 (11,087.0-12,749.0)] had the three highest age-standardized incidence rates of LRI. Equatorial Guinea [-52.7% (95% UI: -55.8 to -49.3)], Chile [-50.2% (95% UI: -53.4 to -47.0)] and Albania [-48.6% (95% UI: -51.7 to -45.3)] showed the largest decreases from 1990 to 2019. In 2019, a decrease in the incidence rate of LRI was observed at the global level up to the 25-29 age group, then the incidence rates increased with age. The burden of LRIs decreased with increasing SDI at both the regional and national levels. Globally, child wasting (33.1%), household air pollution from solid fuels (24.9%) and a lack of access to handwashing facilities (14.4%) made the largest contributions to the LRI burden in 2019. Conclusions: Although the burden of LRIs decreased over the period 1990-2019, LRIs still contribute to a large number of incident cases, deaths and DALYs. Preventative programs with a focus on reducing exposure to attributable risk factors should be implemented, especially in less developed countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».