Treatment outcome and associated factors of acute heart failure in East Africa, an Ethiopian perspective: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Acute heart failure is a major global health issue, contributing to significant morbidity, mortality, and healthcare costs in Sub-Saharan Africa, including Ethiopia. Despite its burden, comprehensive data on acute heart failure in East Africa remains scarce. This systematic review and meta-analysis aimed to synthesize existing evidence on the treatment outcome of acute heart failure and associated factors in East Africa with a focus on Ethiopia. Relevant studies were searched in major databases, including PubMed/Medline, Hinari, Science Direct, EMBASE, Scopus, AJOL, Cochrane Library, and local sources from July 5–25, 2024. Both published and unpublished studies in English were included without restrictions on publication date, following PRISMA-2020 protocols. Data quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and meta-analysis was conducted using Stata version 18. A total of 9 articles involving 1107 participants were included. The pooled mortality of acute heart failure was 16.36 % (95 % CI: 12.39, 20.33) with heterogeneity (I 2) value of 85.86 %. Increased blood urea nitrogen (BUN), smoking, and hypotension were the factors significantly associated with the pooled mortality rate of acute heart failure. This review reveals a high mortality of acute heart failure among hospitalized patients in Ethiopia. Factors such as increased blood urea nitrogen (BUN), smoking, and hypotension contribute to death due to acute heart failure. Therefore, it is necessary to reduce the burden of acute heart failure and improve patient survival in Ethiopia by addressing the identified predictors of poor outcomes and integrating global best practices into local healthcare systems. • This systematic review and meta-analysis reveal a high prevalence of adverse outcomes among acute heart failure patients in Ethiopia, driven by factors such as elevated BUN, smoking and hypotension. • These findings align with broader trends observed in sub-Saharan Africa and emphasizes the need for targeted interventions to improve AHF management in Ethiopia. • By addressing the identified predictors of poor outcomes and integrating global best practices into local healthcare systems, it is possible to reduce the burden of AHF and improve patient survival in Ethiopia.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».