Effectiveness of cataract surgery in reducing driving-related difficulties: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the effects of cataract surgery in improving vision and driving performance while reducing driving-related difficulties. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Twelve electronic databases were searched from the date of inception of each database to May 2007. Other sources of potentially relevant information were also identified and examined. REVIEW METHODS: Eligible study designs included randomized controlled trials (RCT), non-RCT, quasi-experimental, case-control, controlled-before-and-after, and cohort studies that examined driving-related indicators in patients undergoing cataract surgery. MAIN OUTCOME MEASURES: The outcome measures included any type of driving-related indicator. A secondary outcome measure was motor vehicle (MV) crash involvement. RESULTS: Seven studies were included in the review and five in the meta-analysis. The overall pooled odds ratio (OR) was 0.12 (95% CI 0.10 to 0.16). Results suggest that the risk of driving-related difficulties was reduced by 88% following cataract surgery. CONCLUSIONS: Cataract surgery is associated with an 88% reduction in the risk of driving-related difficulties. This supports the efficacy of cataract surgery to improve driving in older people, as well as positive implications for a reduction in MV crashes, overall traffic safety, and individual well-being.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».