Surgical site infection and its associated factors in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 is significant 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: 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 h (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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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle