ABSTRACT
AIMS: Since the confirmation of the first cases of COVID-19 in Mali in March 2020 and the outbreakspreading to the whole country, clinical and epidemiological data fromaffected patients are used to characterize the disease. This study was to describe the clinica lsigns and epidemiologicalparameters of COVID-19 in the Malian context. MATERIALS AND METHODS: This is a cross-sectional study. All confirmed cases of COVID-19 in Mali between March 25, 2020 to May 24, 2020 have been included. Clinical and epidemiological data from patients with COVID-19 were extracted from the official line list of cases and the national reference laboratory register. RESULTS: The mean age of the 1,030 patients was 45.6 ± 18.4 years; 67.2% of patients were men. Asymptomatic patients accounted for 31.1%. The most common symptoms on admission were cough (60.8%) followed by fever (47.6%). The largest number of cases was recorded in Bamako. CONCLUSION: SARS-CoV-2 infection of the first 1,030 cases in Mali was marked by the predominance of cough and fever.
BUTS: Depuis la confirmation des premiers cas de COVID-19 au Mali en Mars 2020 et sa propagation à tout le pays, des données cliniques et épidémiologiques des patients atteints sont utilisées pour caractériser la maladie. Cette étude avait pour objectif d'étudier les signes cliniques et épidémiologiques de la COVID-19 dans le contexte malien. MATÉRIELS ET MÉTHODES: Il s'agit d'une étude transversale. Tous les cas confirmés de COVID-19 du Mali entre le 25 Mars 2020 au 24 Mai 2020 ont été inclus. Les données cliniques et épidémiologiques des patients atteints de COVID-19ont été extraites. RÉSULTATS: L'âge moyen descas était de 45,6±18,4 ans ; 67,2% des patients étaient des hommes. Les patients asymptomatiques représentaient 31,1%. Les symptômes les plus courants à l'admission étaient la toux (60,8%) suivi de la fièvre (47,6%). Le plus grand nombre de cas a été enregistré à Bamako. CONCLUSION: L'infection par le SARS-CoV-2 des 1 030 premiers cas au Mali a été marquée par la prédominance de la toux et de la fièvre.
ABSTRACT
INTRODUCTION: Mali recorded its first COVID-19's death related case on March 26, 2020. The aim of this study was to evaluate the comorbidity of COVID-19's death related cases in the Malian context. METHOD: A cross-sectional study was conducted between March 25 and October 11, 2020. Community death information was analyzed from the patient descriptive list, and from the hospitalization registry of the treatment sites. RESULT: Of the 3,286 COVID-19 confirmed cases, 132 died making a lethality rate of 4.00% (132/3286). Men were the most represented with 75.76% (100/132). The mean age was 63.77 ± 15.25 years. The mean time of hospital stay was 4.50 days ± 6.35. Diabetes and cardiovascular disease remain the most frequent comorbidities with death patients with 20.45% and 17.42%, respectively. CONCLUSION: The results of this study allow to draw map of patients who died from COVID-19 as well as provide information on the comorbidities for better management of hospitalized patients.
INTRODUCTION: Le Mali a enregistré son premier cas de décès lié à la COVID-19, le 26 mars 2020.Le but de cette étude est d'étudier la comorbidité des cas de décès de COVID-19 dans le contexte malien. MÉTHODE: Il s'agissait d'une étude transversale allant de la période du 25 mars au 11 octobre 2020. Nous avons réalisé une analyse des informations de la liste descriptives des cas pour les décès communautaire et des registres d'hospitalisation des sites de prise en charge. RÉSULTAT: Sur les 3286 cas confirmés par la COVID-19, 132 malades en sont décédés soit une létalité de4,00%. Les hommes étaient les plus représentés avec 75,76 % (100/132). La moyenne d'âge était de 63,77 ans ± 15,25. La durée moyenne d'hospitalisation était de4,50 jours ± 6,35. Le diabète et l'HTA étaient les facteurs de comorbidité les plus fréquents rencontrés dans les cas de décès avec respectivement 20,45% et 17,42%. CONCLUSION: Cette étude a montré que les cas de décès liés au COVID-19 au Mali étaient observés chez les personnes âgées, diabétiques et hypertendues. Ces informations aideront à optimiser la prise en charge des malades hospitalisés.
