Determinants of cholera among affected population of Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ethiopia, cholera is still a serious public health concern, and outbreaks are frequently caused by a lack of safe drinking water, sanitation, and hygiene (WASH) facilities. Very few nationally representative studies from Ethiopia exist, despite the global determinants of cholera being widely known. Therefore, this study aimed to identify the key determinants of cholera outbreaks across various regions in Ethiopia. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis following the PRISMA and MOOSE guidelines, and the study was registered on PROSPERO (CRD420251035681). We included English observational studies (both cross-sectional and case-control studies) on the determinants of cholera in Ethiopia, regardless of the publication year. Using MeSH terms and Boolean operators, searches were conducted throughout PubMed, Web of Science, EMBASE, SCOPUS, MEDLINE, CINAHL, and gray literature. The Newcastle-Ottawa Assessment Scale was used to evaluate the quality of each featured article. STATA version 17 and Microsoft Excel 2013 were used for data extraction and analysis, respectively. A random-effects model was used for the meta-analysis, and heterogeneity was assessed using the Cochrane Q statistic and I2 statistic. Furthermore, publication bias was identified using Egger’s test (p < 0.05) and/or visually inspecting the asymmetry of the funnel plot. RESULTS: The search strategy retrieved 1701 articles, leaving 805 after duplicates were removed. After screening, 62 were eligible; however, 53 papers were removed due to the outcome of interest not being reported. For the final analysis, nine studies, eight case-control studies, and one cross-sectional study were examined. Key determinants for cholera in Ethiopia included not using sanitary latrines (AOR: 3.52; 95% CI: 1.40–5.65), drinking untreated water (AOR: 3.03; 95% CI: 1.62–4.45), and proper handwashing practices (AOR: 0.16; 95% CI: 0.01–0.30). CONCLUSION: Access to safe drinking water, the use of sanitary latrines, and proper handwashing practices are key determinants of cholera in Ethiopia. Therefore, strengthening WASH interventions and promoting behavior change are essential strategies for cholera prevention and control. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| 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 ».