Prevalence of chronic kidney disease and associated factors among patients with chronic illness in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The main aim of this systematic review and meta-analysis is to provide summarized evidence on the prevalence of chronic kidney disease and associated factors among patients with chronic illness in Ethiopia. Method: Databases of MEDLINE/PubMed, Embase, Google Scholar, CINAHL, Cochrane library, and ScienceDirect were searched. In addition, gray literatures were searched manually from university repositories. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses checklist was used to select potential studies. Microsoft Excel 2013 sheet template was used to extract data. The quality of included studies was assessed by utilizing the Newcastle-Ottawa Scale. STATA software version 14.0 is used to compute the estimated pooled prevalence and associated factors of chronic kidney disease. Result: Twelve articles that fulfilled the inclusion criteria were included. The pooled estimate of chronic kidney disease among patients with chronic illnesses in Ethiopia is 21.71% (95% confidence interval: 17.67, 25.74). The highest prevalence of chronic kidney disease among patients with chronic illnesses is from Oromia (32.55% (confidence interval: 19.91, 45.19)). Glomerular filtration rate showed a comparable pooled prevalence from Cockroft-Gault and MDRD methods; 22.38% (confidence interval: 15.83, 28.92), 22.18 (confidence interval: 18.01, 26.34), respectively. Hypertensives become more likely to have chronic kidney disease compared with normotensive patients, (odds ratio = 3.01, 95% confidence interval: 1.33, 6.81). Conclusion: Prevalence of chronic kidney disease among chronic illness patients was significantly high. Hypertension is significantly associated with chronic kidney disease. Hence, we recommend that continuous screening of possible risk factors and proper follow-up and management strategies should be designed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle