Dyslipidemia among HIV-infected patients in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dyslipidemia is responsible for more than half of the global ischemic heart disease (IHD) and more than 4 million deaths annually. Assessing the prevalence of dyslipidemia can be crucial in predicting the future disease development and possible intervention strategies. Therefore, this systematic review and meta-analysis was aimed at assessing the pooled prevalence of dyslipidemia in HIV-infected patients. Methods Electronic databases such as EMBASE, Google Scholar, PubMed, Web of Science, ResearchGate, Cochrane Library, and Science Direct were searched for articles and grey literature. All relevant studies found until our search period of May 24, 2023 were included. The Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale was used to assess the quality of the included studies. The data were extracted in Microsoft Excel. The STATA version 14 software was used to conduct the meta-analysis. I2 and Cochran’s Q test were employed to assess the presence of heterogeneity between studies. Due to the presence of heterogeneity, a random effect model was used. The publication bias was assessed using the symmetry of the funnel plot and Egger's test statistics. Moreover, subgroup analysis, and sensitivity analysis were also done. Results A total of nine studies that reported the prevalence of dyslipidemia were included. The overall pooled prevalence of dyslipidemia among HIV-infected patients in Ethiopia was 67.32% (95% CI = 61.68%–72.96%). Furthermore, the overall pooled estimates of dyslipidemia among ART-taking and treatment-naïve HIV-infected patients were 69.74% (95% CI: 63.68–75.8, I2 = 87.2) and 61.46% (95% CI: 45.40–77.52, I2 = 90.3), respectively. Based on lipid profile fractionations, the pooled estimates for high total cholesterol (TC) were 39.08% (95% CI: 31.16–46.99), high triglycerides were 38.73% (95% CI: 28.58–48.88), high low density lipoprotein (LDL-c) was 28.40% (95% CI: 17.24–39.56), and low high density lipoprotein (HDL-c) was 39.42% (95% CI: 30.47–48.38). Conclusion More than two-thirds of HIV-infected patients experienced dyslipidemia. Therefore, it's critical to regularly evaluate lipid alterations in HIV-infected patients in order to prevent the onset of atherosclerosis and other cardiovascular problems.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».