Prevalence, pattern and predictors of clinically important parasites contaminating raw vegetables and fruits in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing concern regarding food safety, with the potential presence of parasitic pathogens in raw produce globally. Contaminated fruits and vegetables can be sources of various parasitic infections imposing significant health consequences for general population, particularly, vulnerable populations such as pregnant women, young children, and immunocompromised individuals. Therefore, the aim of this meta-analysis is to systematically assess and synthesize the available evidence on the magnitude of parasitic contamination in raw fruits and vegetables obtained from local markets in Ethiopia. Thoroughly search of published and unpublished studies was conducted in the databases of MEDLINE/PubMed, EMBASE, Google Scholar, CINAHL, Cochrane library and Science Direct. PRISMA checklist was strictly followed to select potential studies. Microsoft Excel 2016 sheet template was employed to extract the data. Quality of included studies was assessed by using the Newcastle – Ottawa Scale. STATA software version 14.0 was used to compute the estimated pooled prevalence. Heterogeneity among included studies was assessed using percentage of variance (I2) and P-value. Thirteen studies with a total sample size of 3769 fruits and vegetables were included. The pooled prevalence of parasitic contamination in raw fruits and vegetables with at least one parasite in Ethiopia is 43.38% (95% CI: [36.64, 50.12]). The highest pooled prevalence of contamination with at least one parasite is reported from Oromia region, 51.95% (95% CI: [40.53, 63.37]). The most prevalent parasite is strongyloides stercoralis, followed by Toxocara spp., G. lamblia and A. lumbricoides. The most contaminated vegetables with at least one parasites is spinach followed by cabbage and lettuce. Banana has emerged to be the most frequently contaminated fruit with a contamination prevalence of 38.34% (95% CI: [1.84, 56.83]). Being unwashed fruits and vegetables, placement of the products and literacy status of the sellers are significantly associated with the occurrence of parasitic contamination. The result of this study showed that contamination of raw fruits and vegetables with clinical important parasites is high. Therefore, adequate public awareness on hygienic harvest, storage, placement and consumption shall be created in order to mitigate such a significant public health concern.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».