Treatment failure and its associated factors among children receiving highly active antiretroviral therapy in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Over the last decades, large number of children living with human immunodeficiency virus (HIV) have been successfully enrolled in care and initiated treatment. However, treatment failure is still a major challenge in the track, missing far too many children. National-level evidence on antiretroviral therapy failure and its associated factors among children receiving highly active antiretroviral therapy is required to alleviate this challenge. METHODS: PubMed/Medline, EMBASE, CINAHL, Cochrane library, Google, and Google Scholar databases were used to access eligible studies. This meta-analysis was reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. In addition, Newcastle-Ottawa Scale quality assessment was applied for critical appraisal. Cochran's Q statistic, funnel asymmetry plot, and Egger's test were used to assess heterogeneity and publication bias. Random effect model was computed to explore the pooled burden of treatment failure and its associated factors among children living with HIV. Odds ratio with 95% confidence interval was considered to identify associated factors. RESULT: The overall pooled prevalence of treatment failure among children living with HIV was 16.6%. Whereas virological, immunological, and clinical failure were 4.49%, 5.41%, and 5.71% respectively, where either of parent is deceased (odds ratio = 2.13, 95% confidence interval: 1.4-3.3), opportunistic infection (odds ratio = 1.67, 95% confidence interval: 1.1-2.5), absence of disclosure of status (odds ratio = 1.6, 95% confidence interval: 1.0-2.5), advanced World Health Organization stage (odds ratio = 4.2, 95% confidence interval: 1.6-10.5), and drug substitution (odds ratio = 2.0, 95% CI: 1.5-2.7) were significantly associated factors. CONCLUSION: The pooled prevalence of treatment failure among children living with HIV in Ethiopia was lower when compared to most African countries. Accordingly, either prevention or early treatment of opportunistic infection and advanced World Health Organization clinical stages, special care for children whose either parents are deceased, advocating disclosure of status, and avoiding drug substitution as much as possible were still needed to prevent treatment failure.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».