Mortality rate and predictors of colorectal cancer patients in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The incidence of colorectal cancer (CRC) has been increasing in Sub-Saharan countries, including Ethiopia. However, the real mortality rate for CRC patients in Ethiopia has not been established. Therefore, this systematic review and meta-analysis aimed to determine the overall mortality rate and identify predictors among CRC patients in Ethiopia. Methods PubMed, EMBASE, Web of Science, Scopus, Science Direct, and Google Scholar were searched to identify relevant articles. The preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) were followed. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale Critical Appraisal checklist. A random effect model was used to estimate the pooled mortality rate and adjusted hazard ratio (AHR). Publication bias was assessed using funnel plots and Egger’s regression test, while heterogeneity was evaluated through the Cochran Q test and I 2 statistics. Results After reviewing 74 articles, only 7 studies met the criteria and were included in the analysis. The analysis revealed that the overall mortality rate among CRC patients in Ethiopia was 40.5% (95% confidence interval [CI]: 32.05, 48.87) while the survival rates at 1 year, 3 years, and 5 years were 82.3% (95% CI: 73.33, 91.31), 48.8% (95% CI: 43.35, 54.32), and 26.6% (95% CI: 21.26, 31.91) respectively. Subgroup analysis indicated that studies conducted after 2017 had higher mortality rates compared to those studied earlier (43.0% vs. 38.2%). Older age (AHR: 1.89, 95% CI: 1.27, 2.82); being married (AHR: 2.53, 95% CI: 1.79, 3.57); having comorbidities (AHR: 1.84, 95% CI: 1.45, 2.35); having high CEA levels (AHR: 2.06, CI: 1.35, 3.13); being in stage II (AHR: 4.13, 95% CI: 1.85, 9.22), III (AHR: 8.62, 95% CI: 3.88, 19.15), and IV (AHR: 8.06, CI: 2.89, 22.49) were the most important predictors. Conclusion In Ethiopia, the mortality rate among individuals diagnosed with CRC is high, with two out of five patients dying from this disease. Age, marital status, CEA level, comorbidities, and cancer stage were identified as predictors of mortality in CRC patients. Therefore, early detection and screening should be prioritized, particularly for older patients, those who are married, have comorbidities, elevated CEA levels, and advanced cancer stages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».