Unfavorable public attitude toward people with epilepsy in Ethiopia: A systematic review and meta‐analysis study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aims to show the pooled prevalence of unfavorable public attitude toward people with epilepsy (UPATPWE) as well as the effect estimates of associated factors in Ethiopia. METHODS: Between December 1 and 31, 2022, we searched for the English version of published research reports on public attitude toward epilepsy in Ethiopia in PubMed/Medline, Science Direct, Cochrane Library, Google Scholar, and PsycINFO. The research reports' quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. We extracted the relevant information from the searched papers in a Microsoft Excel format and imported it to STATA version 15.0, for analysis. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) reports guideline was used. A random-effects meta-analysis model was used to estimate the Der Simonian and Laird's pooled prevalence of unfavorable public attitude and its associated factors. RESULTS: Nine out of the accessed 104 research papers meeting the pre-specified criteria were included in this study. The overall pooled prevalence of UPATPWE in Ethiopia is 52.06 (95% CI: 37.54, 66.59), resulting in excommunication, physical punishments, and assaults against people with epilepsy as well as frequent lack of diagnosis and proper treatment. The pooled effect estimates for witnessing a seizure episode were done and it was (AOR = 2.70 [95% CI: 1.13, 6.46]). SIGNIFICANCE: As interventions and new strategies to change attitudes and facilitate a supportive, positive, and socially inclusive environment for PWE may root in education and scientific research outputs, our result hopefully evokes the policy makers' attention for building a well-designed and comprehensive health education and campaign strategy.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».