Surgical site infection and its associated factors in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite being a preventable complication of surgical procedures, surgical site infections (SSIs) continue to threaten public health with significant impacts on the patients and the health-care human and financial resources. With millions affected globally, there issignificant variation in the primary studies on the prevalence of SSIs in Ethiopia. Therefore, this study aimed to estimate the pooled prevalence of SSI and its associated factors among postoperative patients in Ethiopia. Methods PubMed, Scopus, Psyinfo, African Journals Online, and Google Scholar were searched for studies that looked at SSI in postoperative patients. A funnel plot and Egger’s regression test were used to determine publication bias. The I 2 statistic was used to check heterogeneity between the studies. DerSimonian and Laird random-effects model was applied to estimate the pooled effect size, odds ratios (ORs), and 95% confidence interval (CIs) across studies. The subgroup analysis was conducted by region, sample size, and year of publication. Sensitivity analysis was deployed to determine the effect of a single study on the overall estimation. Analysis was done using STATA™ Version 14 software. Result A total of 24 studies with 13,136 study participants were included in this study. The estimated pooled prevalence of SSI in Ethiopia was 12.3% (95% CI: 10.19, 14.42). Duration of surgery > 1 hour (AOR = 1.78; 95% CI: 1.08 –2.94), diabetes mellitus (AOR = 3.25; 95% CI: 1.51–6.99), American Society of Anaesthesiologists score >1 (AOR = 2.51; 95% CI: 1.07–5.91), previous surgery (AOR = 2.5; 95% CI: 1.77–3.53), clean-contaminated wound (AOR = 2.15; 95% CI: 1.52–3.04), and preoperative hospital stay > 7 day (AOR = 5.76; 95% CI: 1.15–28.86), were significantly associated with SSI. Conclusion The prevalence of SSI among postoperative patients in Ethiopia remains high with a pooled prevalence of 12.3% in 24 extracted studies. Therefore, situation based interventions and region context-specific preventive strategies should be developed to reduce the prevalence of SSI among postoperative patients.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,009 | 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 | 0,001 |
| 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 ».