The Magnitude of NCD Risk Factors in Ethiopia: Meta-Analysis and Systematic Review of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-communicable Diseases (NCDs) and their risk factors are the leading contributors to morbidity and mortality globally, particularly in low- and middle-income countries including Ethiopia. To date, there has been no synthesis of the literature on the relative prevalence of NCD risk factors in Ethiopia. Methodology: We conducted a systematic review and meta-analysis of primary studies reporting on the prevalence of NCD risk factors in Ethiopia published in English from 2012 to July 2020. Pre-tested NCD search terms were applied to Medline, Embase, Scopus, CINAHL, and Global Health. Three reviewers screened and appraised the quality of the identified papers. Data extraction was conducted using a pilot tested proforma. Meta-analysis was conducted using Stata 16 and pooled prevalence estimated with associated 95% confidence intervals. Clinically heterogeneous studies that did not fulfil the eligibility criteria for meta-analysis were narratively synthesised. I2 was used to assess statistical heterogeneity. Results: 47 studies fulfilled the inclusion criteria and contributed 68 NCD risk factor prevalence estimates. Hypertension was the most frequently examined NCD risk factor, with a pooled prevalence of 21% (n = 27 studies). The pooled prevalence percentages for overweight and obesity were 19.2% and 10.3%, respectively (n = 7 studies each), with a combined prevalence of 26.8% (n = 1 study). It was not possible to pool the prevalence of alcohol consumption, smoking, metabolic disorders, or fruit consumption because of heterogeneity across studies. The prevalence of alcohol use, as reported from the included individual studies, ranged from 12.4% to 13.5% (n = 7 studies). More than 90% of participants met the WHO-recommended level of physical activity (n = 5 studies). The prevalence of smoking was highly variable, ranging between 0.8% and 38.6%, as was the prevalence of heavy alcohol drinking (12.4% to 21.1%, n = 6 studies) and metabolic syndrome (4.8% to 9.6%, n = 5 studies). Fruit consumption ranged from 1.5% up to the recommended level, but varied across geographic areas (n = 3 studies). Conclusion and recommendations: The prevalence of NCD risk factors in Ethiopia is relatively high. National NCD risk factor surveillance is required to inform the prioritisation of policies and interventions to reduce the NCD burden in Ethiopia.
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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 | 0,039 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».