Growth Patterns of HIV-Exposed and -Unexposed Infants in African Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The purpose of this study is to understand the prevalence and odds of poor growth patterns among HIV-exposed but uninfected (HEU) versus HIV-unexposed (HUU) infants in the era of antiretroviral therapy (ART) and prevention of mother-to-child transmission (PMTCT) in Africa. Methods: We reviewed and meta-analyzed studies on growth patterns among HEU versus HUU infants in Africa. Evidence was gathered from the PubMed and Scopus databases following PRISMA guidelines. We independently evaluated the quality of included studies using Newcastle Ottawa guidelines. Data analysis was performed using an online meta-analysis tool, and the results are reported as odds ratios (OR) and prevalence with 95% confidence intervals (CI). Results: A total of 17 studies met the inclusion criteria for this review. The odds of stunting were significantly higher among HEU infants compared to HUU infants, with an odds ratio of 1.56 (95% CI: 1.23–1.97; p < 0.01). The pooled prevalence of stunting was 25% (95% CI: 17–33%) in HEU infants and 19% (95% CI: 12–26%) in HUU infants. In contrast, no significant differences were observed for underweight and wasting. The odds of being underweight in HEU infants compared to HUU was 0.85 (95% CI: 0.47–1.56; p = 0.60), with a pooled prevalence of 11% (95% CI: 5–17%) in HEU and 14% (95% CI: 5–24%) in HUU. Similarly, the odds of wasting were 1.10 (95% CI: 0.78–1.56; p = 0.58), with a pooled prevalence of 9% (95% CI: 3–14%) in HEU and 7% (95% CI: 3–12%) in HUU. Conclusions: Stunting was the most prevalent growth deficit among HEU infants compared to their HUU counterparts, with no significant differences observed in the rates of underweight and wasting. To improve postnatal growth outcomes, especially in the evolving landscape of HIV treatment and prevention, efforts should focus on educating and supporting mothers living with HIV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».