Unveiling the Burden of Nephrolithiasis in Low- and Lower-Middle Income Countries: A Review on Its Presentation, Risk Factors, Treatment Practices, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nephrolithiasis, or kidney stone disease, presents a significant global health burden, with global incidence rates and treatment practices varying widely. This study aims to discuss the epidemiology, risk factors, treatment modalities, and challenges for nephrolithiasis in the lower half of the World Bank rankings; that is, in low- and lower-middle-income countries. Methods: A comprehensive literature review was conducted using PubMed for each country on the list, focusing on studies published from January 2000 onwards and reporting data on prevalence, risk factors, treatment practices, and economic implications. Results: Nephrolithiasis represents a significant burden for healthcare systems, with noteworthy geographical variability in prevalence possibly dependent on socioeconomic status and gender. Risk factors include dietary habits, climate, pollution, and infectious diseases. Treatment practices in some regions still rely on open surgery due to limited access to advanced endourological techniques, while other regions demonstrate high proactivity in research. The burden is exacerbated by inadequate healthcare infrastructure and training. Conclusions: Addressing nephrolithiasis in challenging economic circumstances requires targeted interventions, including improved access to modern treatment methods, enhanced training for healthcare professionals, and better socioeconomic and environmental conditions. Future research should focus on region-specific strategies and the development of sustainable healthcare solutions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».