Prevalence and risk factors for diabetic retinopathy in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The prevalence of diabetes mellitus and its complications is rising globally. Diabetic retinopathy is one of the most common microvascular complications of diabetes and is the most common cause of blindness in adults globally. The aims of this study were to determine the pooled prevalence of diabetic retinopathy in Nigeria and to identify the associated risk factors. Methods: Medical databases including PubMed, Google Scholar, African Journals online, Cochrane library, EMBASE, and SCOPUS were searched for studies on diabetic retinopathy in Nigeria between the years 2000 and 2020 using the MESH terms “diabetic retinopathy,” “prevalence,” “risk factors,”, “Nigeria.” The gray literature was also searched. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were strictly adhered to in selecting the studies. The outcome variables of interest were prevalence of diabetic retinopathy in Nigeria as well as risk factors associated with diabetic retinopathy. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality and bias of the selected studies. Statistical analyses were performed using Stata version 14.3. DerSimonian and Laird random-effect model was used. Heterogeneity was assessed using the I 2 statistic. Results: Twenty studies met the eligibility criteria and they were selected for the studies. The total sample size was 3299. I 2 statistic was 99%, which suggests a high level of heterogeneity among the selected studies. Using the random-effect model, the pooled prevalence of diabetic retinopathy in Nigeria was 21.3% (95% confidence interval 21.1–21.5). The most common risk factors for diabetic retinopathy in Nigeria were duration of diabetes, poor glycemic control, and hypertension. Conclusion: The prevalence of diabetic retinopathy in Nigeria is high and there is a need to improve the glycemic control of patients with diabetes so as to prevent or delay its onset.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».