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Enregistrement W4408452727 · doi:10.1177/20595131251321772

Treatment outcome and associated factors of burn injury in Ethiopian hospitals: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408452727 sur OpenAlexaboutno aff
Asnake Gashaw Belayneh, Ousman Adal, S. Mamo, Alamirew Enyew Belay, Yeshimebet Tamir Tsehay, Henok Biresaw Netsere, Sileshi Mulatu, Gebrehiwot Berie Mekonnen, Wubet Tazeb Wondie, Tiruye Azene Demile, Gebremeskel Kibret Abebe, Mengistu Abebe Messelu

Notice bibliographique

RevueScars Burns & Healing · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn injuryOdds ratioMeta-analysisMortality rateLow and middle income countriesHealth careStatistical softwareEmergency medicineEnvironmental healthDeveloping countryInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Burn injuries impose a substantial burden globally, particularly in low- and middle-income countries like Ethiopia, where the impact is pronounced. Despite existing studies on individual patient data, there 's a lack of synthesized evidence on burn injury mortality in Ethiopia. This study aimed to evaluate the combined prevalence of burn-related mortality and its determinants in Ethiopian hospitals. Methods: A systematic search of various databases yielded 11 relevant studies, which were included in the analysis. Data extraction and quality assessment were conducted using Microsoft Excel 2021 and the Newcastle-Ottawa Scale, respectively. Statistical analyses were performed using STATA version 17 software. Result: The pooled mortality rate among burn patients in Ethiopian hospitals was determined to be 6.99% (95% CI: 4.8, 9.41). Factors significantly associated with mortality included inadequate resuscitation (Adjusted Odds Ratio (AOR) 3.73, 95% CI: 1.31, 10.58), pre-existing illness (AOR: 5.26, 95% CI: 2.12, 13.07), age <5 or >60 (AOR: 2.22, 95% CI: 1.45, 3.40), and burn injury >20% total body surface area (AOR: 5.17, 95% CI: 2.47, 10.80). Conclusion: The findings underscore a notably high prevalence of burn-related mortality in Ethiopia, with inadequate fluid resuscitation, pre-existing illness, extreme age, and the extent of injury identified as key determinants. Collaboration among healthcare stakeholders and policymakers is imperative to improve burn care services and mitigate the impact of these injuries. This study was registered with PROSPERO (CRD42023494159), providing a comprehensive overview of burn injury mortality in Ethiopia. Lay Summary: Burn injuries are a significant health concern globally, particularly in low- and middle-income countries like Ethiopia. Despite the existing studies on burn injuries, there's a lack of synthesized evidence on burn injury mortality in Ethiopia. This study aimed to evaluate the combined prevalence of burn-related mortality and its determinants in Ethiopian hospitals.The study systematically reviewed 11 relevant studies and conducted a meta-analysis to determine the prevalence of burn injury mortality and associated factors. The pooled mortality rate among burn patients in Ethiopian hospitals was found to be 6.99%. Factors significantly associated with mortality included inadequate resuscitation, pre-existing illness, age <5 or >60, and burn injury >20% total body surface area.The findings underscore a notably high prevalence of burn-related mortality in Ethiopia, highlighting the need for comprehensive and effective treatment approaches. Inadequate fluid resuscitation, pre-existing illness, extreme age, and the extent of injury were identified as key determinants of mortality. Addressing these factors is crucial for improving burn care outcomes and reducing the burden of burn injuries in Ethiopian hospitals.This study provides valuable insights for healthcare professionals, policymakers, and researchers working towards improving burn injury outcomes in Ethiopia. By understanding the factors influencing treatment outcomes, healthcare stakeholders can refine treatment protocols, enhance resource allocation, and implement preventive measures to reduce the burden of burn injuries in Ethiopian hospitals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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