Prevalence of obstructive lung patterns and actual spirometric result at different workplaces in Ethiopia: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Burdens of occupational exposure like insoluble dust particles and chemicals in the respiratory tract leads to impaired clearance. This study aims to assess the prevalence of obstructive lung patterns and actual spirometric result in Ethiopia at different workplaces. Methods Five electronic databases such as: PubMed, HINARI, Science Direct, Google Scholar, and African Journals Online were searched in studies conducted from 2010 to 2021. In this study, we used STATA 14 software for data analysis and the quality of included studies were appraised using the New Castle Ottawa quality assessment tool. The pooled prevalence of obstructive lung patterns and actual spirometric results were estimated using effect size and standardized mean differences (SMD). Results A total representative of 3511 participants was included in this study. The pooled prevalence of obstructive lung patterns in occupational exposure at different workplaces was found 13.04% (95% CI: 7.96, 18.12, I 2 = 89.2%). On the other hand, the pooled prevalence of obstructive lung patterns in controls was 4.10% (95% CI: 1.86, 6.34, I 2 = 76.8%). SMD of spirometric results was significantly decreased in cases as compared to the controls. The SMD of FVC in a litter (L) at 95% of CI: −0.50 (−0.70, −0.30, I 2 = 87.7%), SMD of FEV 1 in (L) at 95% CI: −0.54 (−0.72, −0.36, I 2 = 84.9%), SMD of FEF 25 %– 50 % in litter per second (L/s) at 95% of CI: −0.42 (−0.67, −0.17, I 2 = 81.9%) and SMD of PEFR in L/s at 95% CI: −0.45 (−0.68, −0.21, I 2 = 78.4%) were significantly decreased in cases as compared to the controls. Conclusion The pooled prevalence of obstructive lung pattern was higher in people who are working at different workplace that generating dusts and chemicals. The SMD of actual spirometric results were reduced in cases than controls. Therefore, to alleviate this problem appropriate preventive measure would be warranted for those people who are working in different dust and chemical generating environments.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».