Patterns and trends in burden of asthma and its attributable risk factors from 1990 to 2021 among South Asian countries: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asthma poses a significant health burden in South Asia, with increasing incidence and mortality despite a global decline in age-standardized prevalence rates. This study aims to analyze asthma trends from 1990 to 2021, focusing on prevalence, incidence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) across South Asia. The study also assesses the impact of risk factors like high body mass index (BMI), smoking, and occupational exposures on asthma outcomes. METHOD: We extracted asthma data from the Global Burden of Disease database for South Asia (1990-2021). Joinpoint regression analysis was used to assess temporal trends in asthma burden. Total Percentage change (TPC) in age-standardized rates of incidence, mortality, and DALYs were calculated. Data were stratified by gender, and the contribution of risk factors was evaluated. RESULTS: Asthma-related mortality in South Asia decreased by 37%, from 27.78 per 100,000 (1990) to 17.54 per 100,000 (2021). The Maldives showed the most significant reduction in mortality (78.31%), while Bangladesh recorded a 47.44% reduction in prevalence and a 62.64% decrease in DALYs. High BMI, smoking, and environmental risks contributed significantly to DALYs, with environmental factors playing a major role in countries like Afghanistan (20.73%) and Bhutan (18.58%). Females, particularly those over 20, experienced higher asthma-related DALYs than males. CONCLUSION: Asthma burden in South Asia has reduced over the past three decades, yet the absolute number of cases continues to rise, driven by population growth and environmental risk factors. Targeted interventions addressing risk factors and healthcare disparities are essential for further reducing asthma burden.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».