Prevalence, incidence, and trends of epilepsy among children and adolescents in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Epilepsy contributes to a significant disease burden in children and adolescents worldwide. The incidence of childhood epilepsy is threefold higher in low and middle income countries compared in high-income countries. Epilepsy is a serious neurological condition associated with stigma and discrimination, an impaired quality of life, and other mental health related problems. Objective This study is aimed to synthesize existing evidence and estimate the pooled prevalence and incidence of epilepsy in children and adolescents in Africa. Methods A comprehensive and systematic search of relevant databases was conducted. The quality of each study was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale adapted for meta-analysis. Two reviewers screened retrieved articles, conducted critical appraisals, and extracted the data. Heterogeneity between studies was assessed by visual inspection of forest plots and statistically using Cochran’s Q statistics and the I 2 test. Publication bias was checked by visual inspection of funnel plots as well as statistically using Egger’s correlation and Begg’s regression tests. Finally, the pooled prevalence and incidence of childhood epilepsy were computed with 95% confidence intervals. Result In this review and meta-analysis 42 studies with 56 findings were included to compute the pooled prevalence of childhood epilepsy. On the other hand, 6 studies were included to estimate the combined incidence. The pooled prevalence of cumulative epilepsy was 17.3 per 1000 children. Whereas the pooled prevalence of active and lifetime epilepsy was 6.8 and 18.6 per 1000 children respectively. The pooled incidence of childhood epilepsy was 2.5 per 1000 children. Conclusion Nearly 1 in 50 children are suffering from epilepsy in Africa. However, little attention has been paid to the prevention and treatment of childhood epilepsy. Mass epilepsy screening, scaling up treatment coverage, and designing strict treatment follow up and monitoring mechanisms are recommended.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».