Stroke in Africa: A systematic review and meta-analysis of the incidence and case-fatality rates
Notice bibliographique
Résumé
Background: The burden of stroke (a leading cause of disability and mortality) in Africa appears to be increasing, but a systematic review of the best available data to support or refute this observation is lacking. Aim: To determine the incidence and 1-month case-fatality rates from high-quality studies of stroke epidemiology among Africans. Summary of review: We searched and retrieved eligible articles on stroke epidemiology among indigenous Africans in bibliographic databases (MEDLINE, ScienceDirect, Google Scholar, and Cochrane library) using predefined search terms from the earliest records through January 2022. Methodological assessment of eligible studies was conducted using the Newcastle–Ottawa scale. Pooling of incidence and case-fatality rates was performed via generalized linear models (Poisson-Normal random-effects model). Of the 922 articles retrieved, 14 studies were eligible for inclusion. The total number of stroke cases was 2568, with a population denominator (total sample size included in population-based registries or those who agreed to participate in door-to-door community studies) of 3,384,102. The pooled crude incidence rate of stroke per 100,000 persons in Africa was 106.49 (95% confidence interval (CI) = 58.59–193.55), I 2 = 99.6%. The point estimate of the crude incidence rate was higher among males, 111.33 (95% CI = 56.31–220.12), I 2 = 99.2%, than females, 91.14 (95% CI = 47.09–176.37), I 2 = 98.9%. One-month case-fatality rate was 24.45 (95% CI = 16.84–35.50), I 2 = 96.8%, with lower estimates among males, 22.68 (95% CI = 18.62–27.63), I 2 = 12.9%, than females, 27.57 (95% CI = 21.47–35.40), I 2 = 51.6%. Conclusion: The burden of stroke in Africa remains very high. However, little is known about the dynamics of stroke epidemiology among Africans due to the dearth of high-quality evidence. Further continent-wide rigorous epidemiological studies and surveillance programs using the World Health Organization STEPwise approach to Surveillance (WHO STEPS) framework are needed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».