Prevalence and incidence of epilepsy in Latin America and the Caribbean: A systematic review and meta‐analysis of population‐based studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to perform an updated systematic review and meta-analysis to estimate the pooled prevalence and incidence of epilepsy in Latin America and the Caribbean (LAC), describing trends over time, and exploring potential clinical and epidemiological factors explaining the heterogeneity in the region. METHODS: Observational studies assessing the incidence or prevalence of epilepsy in LAC countries up to March 2020 were systematically reviewed according to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Meta-analyses and cumulative analyses were performed using random-effects models. We assessed between-study heterogeneity with sensitivity, subgroup, and meta-regression analyses. Moreover, the quality of the included studies and the certainty of evidence were evaluated using the GRADE (grading of recommendation, assessment, development, and evaluation) approach. RESULTS: Overall, 40 studies (from 42 records) were included, 37 for prevalence analyses and six for incidence (312 387 inhabitants; 410 178 person-years). The lifetime prevalence was 14.09 per 1000 inhabitants (95% confidence interval [CI] = 11.72-16.67), for active epilepsy prevalence was 9.06 per 1000 individuals (95% CI = 6.94-11.44), and the incidence rate was 1.11 per 1000 person-years (95% CI = .65-1.70). These high estimates have been constant in the region since 1990. However, substantial statistical heterogeneity between studies and publication bias were found. The overall certainty of evidence was low. Methodological aspects (sample size) and countries' epidemiological characteristics such as access to sanitation services and child and adult mortality rates explained the high heterogeneity. Finally, the prevalence of epilepsy associated with neurocysticercosis (NCC) in the general population was high, and the proportion of NCC diagnosis among people living with epilepsy was 17.37%. SIGNIFICANCE: The epilepsy prevalence and incidence in LAC are higher than worldwide estimates, being constant since 1990 and strongly influenced by NCC. We identified high between-study heterogeneity and significant methodological limitations (e.g., heterogeneous definitions, lack of longitudinal studies). The region needs upgraded research using standardized definitions and diagnostic methods, and urgent action against preventable causes.
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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 | 0,025 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».