The Incidence and Risk Factors of Carbon Monoxide Poisoning in the Middle East and North Africa: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Carbon monoxide poisoning (COP) represents a significant burden and potential cause of death. However, there are only a few studies about COP in Saudi Arabia despite its noticeable impact on the community. Objective: This systematic review aimed to estimate the prevalence of COP at the level of Middle Eastern and North African region based on WHO distribution, with a particular interest to extrapolate the case fatality rate (CFR) and complications rates among COP victims. Methods: By reviewing the databases (Cochrane Library, Pubmed, EMBASE, and CINAHL) in a strategic approach, the relevant studies were retrieved and reviewed independently. Studies were included based on a predefined set of criteria. The quality of each study was evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Outcome measures included the incidence (the primary outcome), gender, age, mortality and complications rate, seasonal variations, geographical area, source, and mechanism of exposure. Results: From 2489 citations, only thirteen studies met the eligibility criteria from five different countries. The date of publication of included studies ranged from 2000 to 2017. The mean sample size was 1483 victims. Most of the victims were females (64.24%). The mean age of the victims was 29.6 years old. The overall incidence of COP was estimated to be equal to 13.37 per 100,000 inhabitants per year. Most of the COP events happened in the winter. Gas heaters were the most frequent source. Conclusion: COP is still a significant burden though it is potentially preventable. Policies and obligations need reevaluation, and public awareness should be raised.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».