Poor sleep quality and associated factors among people attending antiretroviral treatment clinics in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep disturbances are frequently reported among people living with HIV infection. In Ethiopia, approximately half of people living with HIV/AIDS experience mental health issues, which further degrade sleep quality. This systematic review and meta-analysis aims to assess the national prevalence of poor sleep quality and identify key determinants. Methods A systematic review and meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, focusing on English-published studies. The search spanned Google Scholar, HINARI, Scopus, PubMed, EMBASE, Web of Science, and AJOL from April 4, 2023, to May 15, 2023. Three reviewers independently extracted data and evaluated study quality using a modified Newcastle‒Ottawa scale for cross-sectional studies. Stata version 11 was used for the meta-analysis, employing a random-effects model to estimate poor sleep quality. Study heterogeneity was assessed using I2 and Cochran's Q test. Results A total of 6,070 articles regarding poor sleep quality and/or associated factors among people attending antiretroviral treatment clinics in Ethiopia were retrieved. The pooled estimate of poor sleep quality among people living with HIV in Ethiopia was 52.64 (95% CI: 44.08, 61.20). Depression (AOR = 4.61; 95% CI: 1.15, 18.51), a CD4 count < 200 cells/mm 3 (AOR = 1.83; 95% CI: 0.33, 10.18), a viral load > 1000 copies (AOR = 1.42; 95% CI: 0.19, 10.61), and anxiety (AOR = 17.16; 95% CI: 4.47, 65.91) were identified as factors associated with poor sleep quality. Conclusion A systematic review and meta-analysis found that about half of people living with HIV/AIDS in Ethiopia experience poor sleep quality. Key factors contributing to poor sleep quality include CD4 count, viral load, depression, and anxiety. Policymakers and relevant organizations should address these issues to improve sleep quality and manage the factors affecting it.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».