Epidemiology of SARS-CoV-2 Infection in Ethiopia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Coronavirus disease of 2019 (COVID-19) is a catastrophic emerging global health threat caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). COVID-19 has a wide range of complications and sequelae. It is devastating in developing countries, causing serious health and socioeconomic crises as a result of the increasingly overburdened healthcare system. This study was conducted to determine the prevalence of SARS-CoV-2 infection in Ethiopia. Methods: Electronic databases, such as PubMed, Google Scholar, Web of Science, Research Gate, Embase, and Scopus were thoroughly searched from March to April 2022 to identify relevant studies. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Quality scale for cross-sectional studies. STATA-12 was used for analysis. A random-effects model was used to compute the pooled prevalence of SARS-CoV-2 infection. The heterogeneity was quantified by using the I2 value. Subgroup analysis was done for sex, age of study subjects, population type, diagnostic methods, and publication year. Publication bias was assessed using a funnel plot and Egger’s test. A sensitivity analysis was also done. Result: 11 studies consisting of 35,376 study participants (15,759 male and 19,838 female) were included in this systematic review and meta-analysis. The pooled prevalence of SARS-CoV-2 was 8.83%. There was substantial heterogeneity, with an I2 value of 99.3%. The pooled prevalence of SARS-CoV-2 was higher in males (9.27%) than in females (8.8%). According to the publication year, a higher prevalence was obtained in 2021 (12.69%). Similarly, it was higher in the population of specific groups (16.65%) than in the general population (5.75%). Conclusion: the national pooled prevalence of SARS-CoV-2 infection in the Ethiopian population was 8.83%. This indicates that the burden of COVID-19 is still high, which urges routine screening and appropriate treatment.
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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 | 0,012 | 0,331 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».