Recovery Rate of Children From Pneumonia and Its Predictors in Ethiopia: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Sub‐Saharan Africa accounts for the majority of child pneumonia mortality and morbidity. The pooled recovery rate of children from pneumonia and its predictors is not well known in Ethiopia. Aim The aim of this systematic review and meta‐analysis is to determine the pooled recovery rate of children from pneumonia and its predictors in Ethiopia. Methods The major databases used to search articles were Web of Science, Science Direct, PubMed, Google Scholar, and African journals online. The data were extracted independently from eligible primary studies using a standardized spreadsheet. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa scale critical appraisal checklist for the cohort study. The pooled effect size with a 95% CI was estimated by the random‐effects model of meta‐analysis. The amount of heterogeneity across the studies was assessed by I 2 . A sensitivity analysis was conducted. Results In this systematic review and meta‐analysis, 6173 children with pneumonia were included; out of these, 4871 had recovered. The pooled recovery rate of children from pneumonia was 17.7 (95% CI: 14.61–20.79) per 100 children per day. Children who lived in rural areas (AHR = 0.81, 95% CI: 0.74–0.88), stunted children (AHR = 0.77, 95% CI: 0.56–0.99), children with dangerous signs (AHR = 0.78, 95% CI: 0.66–0.9), not fully vaccinated children (AHR = 0.55, 95% CI: 0.11–0.99), comorbid children (AHR = 0.57, 95% CI: 0.48–0.65), and children with a history of respiratory infection (AHR = 0.86, 95% CI: 0.76–0.96) had a lower recovery rate from pneumonia. Conclusion In the current study, the recovery rate of children from pneumonia was 17.7 per 100 child‐days. Children living in rural areas recovered more slowly. Healthcare providers should give special attention at admission for screening of children with stunted, danger signs, not fully vaccinated, comorbid, and histories of respiratory tract infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».