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Enregistrement W3208997500 · doi:10.1371/journal.pone.0259218

A systematic review and meta-analysis of the prevalence of hepatitis B virus infection among pregnant women in Nigeria

2021· review· en· W3208997500 sur OpenAlexaff
Babayemi O. Olakunde, Daniel A Adeyinka, Olubunmi A. Olakunde, Olalekan A. Uthman, Florence Bada, Yvonne Ayerki Nartey, Dorcas Obiri‐Yeboah, Elijah Paintsil, Echezona E. Ezeanolue

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatitis B virusMeta-analysisHBsAgHBeAgConfidence intervalHepatitis BMarital statusEpidemiologyTransmission (telecommunications)PregnancyObstetricsInternal medicineDemographyImmunologyEnvironmental healthPopulationVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nigeria has a high burden of hepatitis B virus (HBV) infection, commonly acquired through vertical transmission. However, there is a lack of an efficient surveillance system for monitoring and understanding the epidemiology of HBV among pregnant women. Building on a previous review on the prevalence of HBV in Nigeria (2000-2013), we conducted a systematic review and meta-analysis of HBV prevalence among pregnant women in Nigeria. METHODS: Four electronic databases PubMed, Embase, Global Health, and Scopus were systematically searched from January 2014 to February 2021. We also searched the African Journal Online and manually scanned the reference lists of the identified studies for potentially eligible articles. Observational studies that reported the prevalence of HBsAg and/or HBeAg among pregnant women in peer-reviewed journals were included in the study. We performed a meta-analysis using a random-effects model. We defined HBV infection as a positive test to HBsAg. RESULTS: From the 158 studies identified, 20 studies with a total sample size of 26, 548 were included in the meta-analysis. The pooled prevalence of HBV infection among pregnant women across the studies was 6.49% (95% confidence interval [CI] = 4.75-8.46%; I2 = 96.7%, p = 0.001; n = 20). The prevalence of HBV was significantly lower among pregnant women with at least secondary education compared with those with no education or primary education (prevalence ratio = 0.7, 95% CI = 0.58-0.87; n = 10). However, the prevalence of HBV was not significantly different by age, religion, marital status, or tribe. The prevalence of HBV was not significantly different among pregnant women with previous surgery, blood transfusion, multiple lifetime sex partners, tribal marks, tattoos, scarification, or sexually transmitted infections, compared with those without these risk factors. From a total sample size of 128 (n = 7), the pooled prevalence of HBeAg among HBV-infected pregnant women was 14.59% (95% CI = 4.58-27.99%; I2 = 65.5%, p = 0.01). Subgroup analyses of HBV infection by study region and screening method, and meta-regression analysis of the study year, sample size, and quality rating were not statistically significant. CONCLUSIONS: There is an intermediate endemicity of HBV infection among pregnant women in Nigeria. Interventions, such as routine antenatal HBV screening, antiviral prophylaxis for eligible pregnant women, and infant HBV vaccination should be scaled up for the prevention of perinatal transmission of HBV infection in Nigeria.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,043
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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