Prevalence of diabetic foot ulcer and its association with duration of illness and residence in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetic foot ulcer (DFU), devastating complications of diabetes mellitus, is a major public health problem, and one of the leading reasons for hospital admission, amputations, and even death among diabetic patients in Ethiopia. Despite its catastrophic health consequences, the national burden of diabetic foot ulcer remains unknown in Ethiopia. Hence, the objective of this systematic review and meta-analysis was to estimate the national prevalence of diabetic foot ulcer and investigate the association with duration of illness and patient residence among diabetic patients. Methods We searched PubMed, Google Scholar, Cochrane Library, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO databases for studies of diabetic foot ulcers prevalence that published from conception up to June 30, 2019. Quality of each article was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale for cross-sectional studies. All statistical analyses were done using STATA version 14 software for Windows, and meta-analysis was carried out using a random-effects method. The pooled national prevalence of diabetic foot ulcers was presented using a forest plot. Results A total of 10 studies with 3,029 diabetic patients were included. The pooled national prevalence of diabetic foot ulcers among Ethiopian diabetic patients was 11.27% (95% CI 7.22, 15.31%, I 2 =94.6). Duration of illness (OR: 3.91, 95%CI 2.03, 7.52, I 2 =63.4%) and patients’ residence (OR: 3.40, 95%CI 2.09, 5.54, I 2 =0.0%) were significantly associated with a diabetic foot ulcer. Conclusion In Ethiopia, at least one out of ten diabetic patients had diabetic foot ulcers. Healthcare policymakers (FMoH) need to improve the standard of diabetic care and should design effective preventive strategies to improve health care delivery for people with diabetes and reduce the risk of foot ulceration.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».