Mortalidad perinatal en África oriental: una revisión sistemática y metaanálisis

Área de la Ciencia:

• Salud Pública
• Epidemiología
• Salud Materna e Infantil

Sus antecedentes:

• Ocurren altas tasas de mortinatos y muertes neonatales a nivel mundial, particularmente en el África subsahariana y el sur de Asia.
• Los datos existentes pueden subestimar la verdadera carga de la mortalidad perinatal.
• Las causas específicas de las muertes neonatales y los mortinatos siguen siendo poco comprendidas más allá de las categorías principales.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente y meta-analizar la evidencia sobre la mortalidad perinatal en África oriental.
• Determinar la incidencia, las causas y los factores de riesgo de la mortalidad perinatal en la región.
• Informar las políticas de salud pública y las intervenciones para reducir las muertes perinatales.

Principales métodos:

• Búsqueda exhaustiva en bases de datos (Medline, Web of Science, EMBASE, etc.) sin restricciones de idioma.
• Inclusión de estudios observacionales y ensayos comunitarios publicados entre 2010 y 2022.
• Metaanálisis de efectos aleatorios para tasas de mortalidad combinadas y síntesis narrativa de factores de riesgo.

Principales resultados:

• Tasa combinada de mortalidad perinatal basada en la población de 33,1/1000 nacimientos y 67,1/1000 en centros de salud.
• Las infecciones y los eventos relacionados con el parto fueron las principales causas, aunque los datos detallados fueron limitados.
• Los factores de riesgo clave incluyeron el bajo nivel socioeconómico, la falta de atención prenatal y las comorbilidades maternas.
• El empoderamiento de las mujeres y las salas de espera de maternidad fueron protectores.

Conclusiones:

• La mortalidad perinatal sigue siendo un importante desafío de salud pública en África oriental.
• Las muertes prevenibles pueden reducirse abordando los factores de riesgo modificables y mejorando la atención prenatal y del parto.
• La clasificación estandarizada de la causa de muerte y la mejora de la calidad de los datos son cruciales para intervenciones específicas.