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Enregistrement W3116416263 · doi:10.21203/rs.3.rs-28687/v1

Mortality and its Predictors among children on Antiretroviral treatment in Ethiopia: A systematic review and Meta –analysis

2020· review· en· W3116416263 sur OpenAlexaboutno aff
Yared Asmare Aynalem, Hilina Ketema, Tadesse Yirga Akalu, Alemayehu Gonie, Getnet Dessie, Aklilu Endalamaw, Kenean Getaneh, Biruk Beletew Abate, Getachew Yideg Yitbarek, Wondimeneh Shibabaw Shiferaw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisAntiretroviral treatmentAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychologyMedicineFamily medicineInternal medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: It is well known that antiretroviral therapy (ART) decrease the progress of acquired immune deficiency syndrome (AIDS) related morbidity and mortality and helps the progress towards achieving the United Nations Program on HIV/ AIDS(UNAIDS) treatment goals. Despite this, mortality in Ethiopia becomes public health concern, and variance is observed across studies. With this gap, there is no pooled estimate. Thus, the goal of this study was to assess the pooled mortality and its predictors among antiretroviral treated HIV/AIDS patients.Methods: PubMed, Scopus and Google Scholar databases were used to search articles. The quality of studies was assessed using the Newcastle Ottawa quality assessment scale. The funnel plot and Egger's test were performed to confirm the presence of publication bias. Heterogeneity across studies was evaluated using the I2 statistic. The pooled incidence rate and its predictors were estimated using a weighted inverse variance random-effects model. Subgroup analysis and sensitivity analysis were also performed. Results: In this review, 12 studies with the cohort size of 4,935 were included. The overall incidence of mortality rate was 6.02 (95% CI: 3.7, 8.2) per 100 person-years. A higher incidence of mortality was observed (12.51% (95%CI: 0.32, 24.7)) in south nation nationality and Peoples (SNNP) on subgroup analysis. Being advanced world health organization(WHO) clinical stage (AHR:5.34( 95% CI: 3.1,9.2.6)), lower CD4 cell count (AHR :2.46 (95 %CI: 1.8, 3.2)), anemia (AHR :2.76 (95% CI: 1.9,3.9)), and nutritional status (AHR :1.9 (95%CI: 1.3, 2.6)) were major predictors of mortality. In contrast, cotrimoxazole preventive therapy (CPT) (AHR: 0.34, (95% CI 0.05, 0.63)) reduced mortality.Conclusions: In Ethiopia, the incidence of mortality was high. Lower CD4 cell count, anemia, WHO clinical staging (III/IV), and undernutrition were the contributing factors. But cotrimoxazole preventive therapy had a high effect on mortality reduction. Therefore, an earlier management would be started before advancing signs of acquired immune deficiency syndrome (AIDS) regardless of WHO staging, CD4 cell level, and nutritional status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,025
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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