Impact of The Covid-19 Pandemic on Tuberculosis Prevalence: A Systematic Review of Regional Trends In Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic caused an unprecedented disruption to health systems worldwide, diverting resources and attention from various endemic diseases, including tuberculosis. Among the countries with the highest burden of TB in the world, Nigeria grappled with enormous challenges in TB management during this period, with visible trends of marked regional variations in prevalence. Objective: The study assessed the effect of the COVID-19 pandemic on trends in TB prevalence in Nigeria, using national and regional trends between the Northern and Southern parts of the country, before and during the pandemic. Methods: In accordance with PRISMA criteria, this systematic review included research that was published between 2017 to 2023. Boolean operators designed to find pertinent research on the prevalence of tuberculosis in Nigeria were used to obtain peer-reviewed papers from African Journals Online (AJOL), PubMed, ScienceDirect, and Semantic Scholar. Cross-sectional studies documenting the prevalence of tuberculosis in Northern and Southern Nigeria prior to the pandemic (2017–2019) and during the pandemic (2020–2023) were included in the inclusion criteria. Covidence software was used to filter the studies, and the Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the studies’ quality and bias risk. Descriptive statistical techniques were utilised to synthesise and compare the data, which was extracted with an emphasis on research design, demographic characteristics, geographic regions, and TB prevalence rates. Results: Nationally, TB prevalence increased from 15.8% pre-pandemic to 28.8% during the pandemic, with disruption of healthcare services. In the Northern region, it reduced trivially from 12% to 10%, probably due to decentralization in healthcare facilities and enhanced public health measures, while in the Southern region, there is a remarkable increase from 15% to 40%, driven by high urban density, overload in the healthcare system, and socio-economic adversities. Conclusion: The pandemic significantly marred TB prevalence in Nigeria, with glaring regional disparities. Whereas the North put up a good fight through community-based interventions, the urban vulnerabilities in the South accelerated TB burden. These findings underline the imperative of equitable health care investment, integrated public health strategies, and socio-economic interventions as ways to mitigate the dual burden of the pandemics and TB.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».