A systematic review and meta-analysis of incidence and spatiotemporal trends of snakebites in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Snakebites are a neglected public health concern, particularly in tropical regions, causing significant morbidity and mortality. Despite Iran's high snakebite burden, epidemiological data remain inconsistent. This systematic review and meta-analysis aim to provide estimates of snakebite incidence and geographical distribution across Iranian provinces. METHODS: A comprehensive search was conducted in PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Embase, Google Scholar, and Persian databases (Magiran, SID) up to February 2025. Observational studies reporting snakebite incidence in Iran were included. Two independent reviewers screened studies, extracted data, and assessed bias using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A random-effects meta-analysis was performed, with heterogeneity evaluated via I². Meta-regression analyzed temporal trends. RESULTS: Of 618 initially identified studies, 8 met the inclusion criteria. This meta-analysis found Iran's overall snakebite incidence to be 31.89 cases per 100,000 population (95% CI: 16.58-47.20), with extreme regional variation (0.14-295.45). Males showed a significantly higher incidence (108.34) than females (66.79). Geographic analysis revealed the highest rates in southeastern (109.68) and southwestern (116.04) regions, and the lowest in northwestern (4.30) and northern (4.05) areas. Meta-regression indicated a significant temporal increase in incidence (β = 0.035, p < 0.001). High heterogeneity (I² ≥ 99.8%) suggests additional underlying factors influence snakebite distribution. CONCLUSION: Snakebite incidence in Iran exhibits marked geographical and gender disparities, with an upward temporal trend. These findings highlight the need for targeted prevention strategies, improved antivenom access, and enhanced surveillance in high-risk provinces.
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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».