Economic burden of road traffic injuries in sub-Saharan Africa: a systematic review of existing literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review aims to explore and synthesise existing literature on the direct and indirect costs from road traffic injuries (RTIs) in sub-Saharan Africa (SSA), the quality of existing evidence, methods used to estimate and report these costs, and the factors that drive the costs. METHODOLOGY: MEDLINE, SCOPUS, ProQuest Central, Web of Science, Global Index Medicus, Embase, World Bank Group e-Library, Econlit, Google Scholar and WHO webpages were searched for relevant literature. References of selected papers were also examined for related articles. Screening was done following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Articles were included in this review if they were published by March 2019, written in English, conducted in SSA and reported original findings on the cost of illness or economic burden of RTIs. The results were systematically examined, and the quality assessed by two reviewers using a modified Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) checklist. RESULTS: Eleven studies met the inclusion criteria. RTIs can cost between INT$119 and 178 634 per injury and INT$486 and 12 845 per hospitalisation. Findings show variability in costing methods and inadequacies in the quality of existing evidence. Prolonged hospital stays, surgical sundries and severity of injury were the most common factors associated with cost. CONCLUSION: While available data are limited, evidence shows that the economic burden of RTIs in SSA is high. Poor quality of existing evidence and heterogeneity in costing methods limit the generalisability of costs reported.
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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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».