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Enregistrement W4408420980 · doi:10.1136/bmjopen-2024-092626

Diabetic foot self-care practices and its predictors among diabetes mellitus patients in Ethiopia: systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408420980 sur OpenAlexaboutno aff
Sefineh Fenta Feleke, Abebe Merchaw Faris, Tesfaye Engdaw Habtie, Adugnaw Atnafu Atalay, Zelalem Dejazmach, Natnael Amare Tesfa, Getachew Derbew

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFunnel plotMeta-analysisData extractionDiabetic footPublication biasMEDLINEObservational studyDiabetes mellitusFamily medicineSystematic reviewResearch designInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study aims to identify self-care practices related to diabetic foot care and determine their predictors among diabetes mellitus (DM) patients in Ethiopia. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Data were collected from PubMed/MEDLINE, ScienceDirect, Google Scholar and grey literature sources. Databases were searched from inception to August 2024. ELIGIBILITY CRITERIA: Observational studies (including cross-sectional, case-control, cohort and survey designs) reporting diabetic foot self-care practices and their predictors among DM patients in Ethiopia. Our inclusion criteria encompassed articles published in English, and we considered studies conducted in both healthcare institutions and community settings. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Microsoft Excel was used for data extraction and summary, while the analysis was performed with R software V.4.3.2. The overall pooled prevalence of diabetic foot self-care practices and their predictors were estimated using a random-effects model. Publication bias was assessed both graphically, using funnel plots, and statistically, with tests such as Egger's regression test. The reviewers systematically assessed potential bias in individual studies using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale, and the certainty of evidence was assessed by Grade of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). Subgroup analysis was carried out to minimise random variations in the estimates from the primary studies. RESULTS: The pooled prevalence of good diabetic foot self-care practice in Ethiopia was 51% (95% CI: 41% to 61%; I²=98%, p≤0.001). Factors associated with diabetic foot self-care practices among diabetic patients included knowledge of foot care (adjusted OR (AOR)=2.42; 95% CI: 1.20, 3.62), being female (AOR=1.23; 95% CI: 1.02, 1.98) and rural residency (AOR=1.23; 95% CI: 1.02, 1.98). Both Egger's test (p=0.4430) and Begg's test (p=0.501) indicated no significant evidence of publication bias. Regarding the certainty of evidence, the overall GRADE rating is categorised as low. CONCLUSIONS: The overall prevalence of good diabetic foot self-care practices among DM patients in Ethiopia is relatively high. Residence, sex and knowledge of foot care were identified as key predictors of effective foot self-care practices in this population. To enhance diabetic foot self-care in Ethiopia, it is crucial to strengthen education on foot care. Tailored interventions should be developed specifically for men and rural residents to improve their diabetic foot self-care practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,030
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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