The global birth prevalence of clubfoot: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Estimates of the birth prevalence of clubfoot in low and middle income settings range from 0.5 to 2 per 1000 births. However, there is currently no estimate of global birth prevalence of clubfoot. Methods: We conducted a systematic review of studies reporting the birth prevalence of clubfoot across all countries and regions worldwide in the last 10 years. Africa Wide Information, EMBASE, CINAHL, Global Health, LILACS and Medline databases were searched for relevant studies from January 1st 2012 to February 9th 2023. Pooled prevalence estimates were calculated using the inverse variance method, and a random effects model was applied to account for heterogeneity between studies. Quality appraisal was performed using a modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for Cohort studies. This review was registered with PROSPERO, CRD42023398410. Findings: The search generated 757 studies. Thirty-five studies from 36 countries and five WHO regions were included. The pooled prevalence of clubfoot was 1.18 per 1000 births (95% CI: 1.00-1.36) based on data from 44,818,965 births. The highest prevalence rates were observed in low- and middle-income countries, particularly in the South-East Asia Region (1.80, 95% CI: 1.32-2.28) and the Africa Region (1.31, 95% CI: 0.86-1.77). We estimate that 176,476 (95% CI: 126,126-227,010) children will be born with clubfoot globally each year. Interpretation: This study provides a comprehensive estimate of the global prevalence of clubfoot and highlights the significant burden of this condition, particularly in low- and middle-income countries. The findings underscore the need for improving access to effective treatment and prevention strategies in resource-limited settings. Funding: SR received funds from the Global Clubfoot Initiative and the Rhodes Trust.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».