Level of dietary adherence and determinants among type 2 diabetes population in Ethiopian: A systemic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The beneficial effect of the dietary practice is significant reduction in the risk of developing diabetes related complication. Dietary practice among type 2 diabetes is not well-implemented in Ethiopia. Up to now, in the nation, several primary observational studies have been done on dietary adherence level and its determinants among type 2 diabetes. However, a comprehensive review that would have a lot of strong evidence for designing intervention is lacking. So, this review with a meta-analysis was conducted to bridge this gap. METHODS: A systematic review of an observational study is conducted following the PRISMA checklist. Three reviewers have been searched and extracted from the World Health Organization- Hinari portal (SCOPUS, African Index Medicus, and African Journals Online databases), PubMed, Google Scholar and EMBASE. Articles' quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale by two independent reviewers, and only studies with low and moderate risk were included in the final analysis. The review presented the pooled proportion dietary adherence among type2 diabetes and the odds ratios of risk factors favor to dietary adherence after checking for heterogeneity and publication bias. The review has been registered in PROSPERO with protocol number CRD42020149475. RESULTS: We included 19 primary studies (with 6, 308 participants) in this meta-analysis. The pooled proportion of dietary adherence in the type 2 diabetes population was 41.05% (95% CI: 34.86-47.24, I2 = 93.1%). Educational level (Pooled Odds Ratio (POR): 3.29; 95%CI: 1.41-5.16; I2 = 91.1%), monthly income (POR: 2.50; 95%CI: 1.41-3.52; I2 = 0.0%), and who had dietary knowledge (POR: 2.19; 95%CI: 1.59-2.79; I2 = 0.0%) were statistically significant factors of dietary adherence. CONCLUSION: The overall pooled proportion of dietary adherence among type 2 diabetes in Ethiopia was below half. Further works would be needed to improve dietary adherence in the type 2 diabetes population. So, factors that were identified might help to revise the plan set by the country, and further research might be required to health facility fidelity and dietary education according to diabetes recommended dietary guideline.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».