The prevalence of pelvic organ prolapse and associated factors in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Pelvic organ prolapse (POP) affects millions of women globally, with resource-limited countries, such as Ethiopia, carrying the highest burden. Previously, the prevalence of POP was estimated using seven studies. However, this study lacks generalization because of the limited number of studies and low geographical representation. In total, 12 additional primary studies were conducted after this review, and their reported prevalence was significantly variable across the studies. In addition, different new factors were reported in the primary studies. Therefore, this study aimed to update the pooled prevalence of POP and its associated factors in Ethiopia. Methods This study was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines. Articles that were published between 2000 and 2023 were searched using the African Journal of Online, ScienceDirect, DOAJ, PubMed, and Google Scholar. The quality of the studies was evaluated using the modified Newcastle-Ottawa quality assessment tool. The data were extracted using Microsoft Excel and analyzed by Stata version 11. A random effect model was used to investigate the pooled prevalence of POP and its associated factors. The I2test and Egger's regression test were used to detect the presence of heterogeneity and publication bias across studies, respectively. Result A total of 21 studies met the inclusion criteria and represented the data of 14,575 women. The pooled prevalence of POP was found to be 22.70%. History of home delivery (pooled odds ratio (OR) =2.93, 95% CI =1.46, 5.91), prolonged labor (OR = 4.63, 95% CI = 2.56, 8.38), history of perineal tear (OR = 4.83, 95% CI = 2.31, 10.11), instrumental delivery (OR =3.70, 95% CI =2.01, 6.81), grand multipara (OR = 5.42, 95% CI = 4.06, 7.23), family history of POP (OR = 3.30, 95% CI = 2.07, 5.25), and carrying heavy objects (OR = 3.23, 95% CI = 2.22, 4.70) were significantly associated with POP. Conclusion The pooled prevalence of POP was high in Ethiopia. The Ministry of Health and clinicians should emphasize counseling on modifiable risk factors and develop further prevention strategies.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| 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) | 0,003 | 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 ».