Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale.
Notice bibliographique
Résumé
<div> Background One of the main factors contributing to maternal morbidity and mortality is induced abortion. The WHO estimates that over 44 million induced abortions take place annually around the world. The majority of these abortions—about 50%—are unsafe, significantly increasing maternal morbidity and contributing to 13% of maternal deaths. Thus, this review aimed to estimate the pooled prevalence of induced abortion and its associated factors in Africa. Methods To find literature on the prevalence of induced abortion and its associated factors, a thorough search of the internet databases such as PubMed/MEDLINE, African Journals Online, and Google Scholar was conducted. The data were extracted using a structured method of data collection. Software called STATA 14 was used to do the analysis. funnel plot and Egger regression test were used to evaluate potential publication bias. I<sup>2</sup> statistics and Cochrane’s <i>Q</i> were used to measure the heterogeneity at a p-value < 0.05. Results 976 studies were found through a thorough search of electronic databases. Finally, 46 full-text abstract papers were included in this study. The estimated pooled prevalence of induced abortion was 16% (95% CI: 13%-19%). According to the sub-group analysis, most studies were conducted in Ethiopia, and the pooled prevalence was 19% (95% CI: 10%–30%). Similarly, the subgroup analysis by year of study showed that the prevalence of induced abortion was 39% (95% CI: 17%–64%) among studies conducted in 2019. Conclusion The results of this study thus imply that the pooled prevalence of induced abortion is higher than that of earlier studies that were published in some nations. the data from this study are needed to support reproductive and adolescent health programmers and policymakers and to formulate recommendations for future clinical practice and guidelines. </div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,149 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».