Incidence and predictors of mortality among low birth weight neonates in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background In Africa, the burden of low birth weight (LBW) neonatal mortality remains substantial, yet comprehensive evidence is lacking, with varied and inconclusive findings from primary studies. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the pooled incidence and predictors of LBW neonatal mortality in Africa. Methods In accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we systematically searched PubMed, EMBASE, Cochrane Library, African Journals Online, Web of Science, Google Scholar, and Google for relevant studies. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess study quality. Heterogeneity and publication bias were evaluated using the I2 statistic and Egger's test. A random-effects model was applied due to significant heterogeneity, with pooled incidence and 95% confidence intervals (CIs) calculated. Subgroup and sensitivity analyses explored sources of heterogeneity. Results This meta-analysis included 28 studies involving 56,775 LBW neonates. The pooled incidence of LBW neonatal mortality in Africa was 33.1% per 100 person-years (95% CI: 19.54–46.65), with substantial heterogeneity (I2 = 99.9%, P < 0.001). Predictors associated with LBW neonatal mortality included extremely low birth weight (PHR = 4.37, 95% CI: 2.62–7.29), lack of antenatal care follow-up (PHR = 2.84, 95% CI: 1.21–6.67), perinatal asphyxia (PHR = 1.73, 95% CI: 1.38–2.16), necrotizing enterocolitis (PHR = 2.80, 95% CI: 2.03–3.86), preterm birth (PHR = 3.17, 95% CI: 1.88–5.35), respiratory distress syndrome (PHR = 1.87, 95% CI: 1.57–2.23), sepsis (PHR = 2.04, 95% CI: 1.59–2.63), lack of kangaroo mother care (PHR = 5.29, 95% CI: 2.76–10.16), maternal diabetes mellitus (PHR = 2.74, 95% CI: 1.87–4.01), and maternal HIV infection (PHR = 4.47, 95% CI: 2.06–9.67). Conclusions This study highlights a concerning high incidence of LBW neonatal mortality in Africa. Strategies targeting these predictors, such as improving antenatal care, promoting kangaroo mother care, and managing maternal health conditions like diabetes and HIV, could substantially reduce LBW neonatal mortality in the region. Policymakers and healthcare providers should prioritize these interventions to mitigate the high burden of LBW neonatal mortality and improve neonatal health outcomes across Africa. Systematic Review Registration identifier, CRD42024560375.
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 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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».