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Enregistrement W4388424803 · doi:10.3389/fgwh.2023.1147583

Insecticide-treated net utilization and associated factors among pregnant women in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388424803 sur OpenAlexaboutno aff
Bajrond Eshetu, Habtamu Bekele, Adera Debella, Addis Eyeberu, Bikila Balis, Sisay Habte, Kibiru Mardasa, Fenta Wondimneh, Tilahun Teshager, Indeshaw Ketema

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Global Women s Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHaramaya University
Mots-clésMeta-analysisMedicineObstetricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Malaria is a major public health problem in many developing countries, particularly in sub-Saharan Africa. The pregnant woman, fetus, and newborn infant are all at risk from malaria during pregnancy. Hence, insecticide-treated bed net (ITN) use is the most effective and advisable method for preventing malaria during pregnancy. Studies on the prevalence of ITN utilization among pregnant women in Ethiopia are inconsistently reported and highly varied. Therefore, this systematic review and meta-analysis aimed to estimate the pooled prevalence of ITN utilization and associated factors among pregnant women in Ethiopia. Methods A comprehensive search of databases such as PubMed, CINAHL, Web of Science, SCOPUS, Science Direct, Google, and Google Scholar was performed to find studies conducted in Ethiopia. All original observational studies that reported the prevalence of ITN utilization were identified and screened. The Newcastle-Ottawa scale tool was used to assess the quality of the studies. Data were extracted in Microsoft Excel 2010 format and analyzed using STATA Version 14. A random-effect meta-analysis model was utilized to estimate the pooled prevalence of ITN utilization. The statistical heterogeneity was checked using the I 2 test and subgroup analysis. The publication bias was assessed using funnel plots and Egger's regression test. The size of the pooled effect of the factors influencing the use of ITNs was estimated using an odds ratio (OR) with a 95% confidence interval (CI), and a P -value <0.05 was considered statistically significant. Results Twenty-nine cross-sectional studies with 13,957 study participants were included in this meta-analysis. The overall pooled prevalence of ITN utilization among pregnant women in Ethiopia was 51% (95% CI: 43–60). A statistically significant heterogeneity was observed across studies ( I 2 = 99.09%; P < 0.001). Being literate [OR = 2.93 (95% CI: 2.14–4.01)], rural residence [OR = 1.76 (95% CI: 1.37–2.26)], and having knowledge of ITN [OR = 4.13 (95% CI: 1.57–10.81)] were factors significantly associated with ITN utilization among pregnant women. Conclusion The utilization of ITNs among pregnant women was substantially lower than the national target, alarmingly highlighting the need for urgent and effective interventions. Maternal education status, place of residence, and knowledge of ITNs were independent predictors of ITN utilization. Health policymakers and programmers should design and implement the most effective strategies to scale up the utilization of ITNs by pregnant women and reduce malaria-related morbidity during pregnancy. Systematic Review Registration CRD42022304432.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,035
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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