Prevalence of Depression Among People Living with HIV on Antiretroviral Therapy in Africa: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV is a global health issue, with the highest number of infected individuals found in sub-Saharan Africa. The coexistence of HIV with depression is a huge challenge. This study aimed to investigate the prevalence of depression in people living with HIV (PLWHIV) who are on antiretroviral therapy (ART) in Africa. Method: PubMed, Scopus, and bibliographic screening were used to identify suitable literature. The study adhered to guidelines outlined by Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. The Newcastle–Ottawa guideline was used to assess the quality of the included cross-sectional studies. Subgroup analysis and meta-regression were subsequently conducted following the meta-analyses, based on heterogeneity. A meta-analysis software online tool and Jamovi software (version 2.4.8.0) were used to analyse the data, and the results were presented as prevalence and 95% confidence intervals. Results: Thirty-four cross-sectional studies identified from the databases were deemed relevant. The overall sample size was 21,143 PLWHIV on ART in African countries. The analysed data showed the prevalence of depression to be 36%, with 95% CI (27% to 40%), p < 0.01, in Africa. However, the subgroup showed that the highest prevalence was in Northern Africa, with a prevalence of 41% with 95% CI (20% to 50%), p < 0.01, followed by those in Southern and Eastern Africa, with a prevalence of 38% with 95% CI (27% to 49%) and 39% with 95% CI (26% to 50%), p < 0.01, respectively. The lowest prevalence was observed in Western Africa, with a prevalence of 20% with 95% CI (14% to 27%), p < 0.01. Conclusions: Our findings show that there is a higher prevalence of depression among PLWHIV who are on ART in Africa. It is crucial to correctly recognise and provide proper care for depression to optimise HIV treatment and enhance treatment adherence in this population.
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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) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».