Prevalence of uncorrected refractive error and other eye problems among urban and rural school children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uncorrected refractive error is an avoidable cause of visual impairment. AIM: To compare the magnitude and determinants of uncorrected refractive error, such as age, sex, family history of refractive error and use of spectacles among school children 6-15 years old in urban and rural Maharashtra, India. STUDY DESIGN: This was a review of school-based vision screening conducted in 2004-2005. MATERIALS AND METHODS: Optometrists assessed visual acuity, amblyopia and strabismus in rural children. Teachers assessed visual acuity and then optometrists confirmed their findings in urban schools. Ophthalmologists screened for ocular pathology. Data of uncorrected refractive error, amblyopia, strabismus and blinding eye diseases was analyzed to compare the prevalence and risk factors among children of rural and urban areas. RESULTS: We examined 5,021 children of 8 urban clusters and 7,401 children of 28 rural clusters. The cluster-weighted prevalence of uncorrected refractive error in urban and rural children was 5.46% (95% CI, 5.44-5.48) and 2.63% (95% CI, 2.62-2.64), respectively. The prevalence of myopia, hypermetropia and astigmatism in urban children was 3.16%, 1.06% and 0.16%, respectively. In rural children, the prevalence of myopia, hypermetropia and astigmatism was 1.45%, 0.39% and 0.21%, respectively. The prevalence of amblyopia was 0.8% in urban and 0.2% in rural children. Thirteen to 15 years old children attending urban schools were most likely to have uncorrected myopia. CONCLUSION: The prevalence of uncorrected refractive error, especially myopia, was higher in urban children. Causes of higher prevalence and barriers to refractive error correction services should be identified and addressed. Eye screening of school children is recommended. However, the approach used may be different for urban and rural school children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».