Prevalence of symptoms of vaginal fistula in 19 sub-Saharan Africa countries: a meta-analysis of national household survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaginal fistula is a serious medical disorder characterised by an abnormal opening between the vagina and the bladder or rectum, which results in continuous leakage of urine or stool. The burden of this disorder in sub-Saharan Africa is uncertain. We estimated the lifetime and point prevalence of symptoms of vaginal fistula in this region using national household surveys based on self-report of symptoms. METHODS: We considered all Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicators Cluster Surveys (MICS) from sub-Saharan Africa and included data for women of reproductive age (15-49 years). We estimated lifetime prevalence and point prevalence of vaginal fistula with use of Bayesian hierarchical meta-analysis. FINDINGS: We included 19 surveys in our analysis, including 262,100 respondents. Lifetime prevalence was 3.0 cases (95% credible interval 1.3-5.5) per 1000 women of reproductive age. After imputation of missing data, point prevalence was 1.0 case (0.3-2.4) per 1000 women of reproductive age. Ethiopia had the largest number of women who presently have symptoms of vaginal fistula. INTERPRETATION: This study is the first to estimate the burden of vaginal fistula in 19 sub-Saharan Africa countries using nationally representative survey data. Point prevalence was slightly lower than previously estimated but these earlier estimates are within the prevalence's credible intervals. Although vaginal fistula is relatively rare, it is still too common in sub-Saharan Africa. FUNDING: None.
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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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».