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Enregistrement W1995660005 · doi:10.1097/opx.0000000000000164

Age, Behavior, Environment, and Health Factors in the Soft Contact Lens Risk Survey

2014· article· en· W1995660005 sur OpenAlexaff
Heidi Wagner, Kathryn Richdale, G. Lynn Mitchell, Dawn Y. Lam, Meredith E. Jansen, Beth T. Kinoshita, Luigina Sorbara, Robin L. Chalmers

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNova Southeastern University
Mots-clésMedicineContact lensYoung adultCohortPopulationAge groupsDemographyOphthalmologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Previous studies have reported that the risk of corneal infectious and inflammatory events (CIEs) with soft contact lens (SCL) wear is highest in late adolescence and early adulthood. This study assesses the associations between patient age and other factors that may contribute to CIEs in young SCL wearers. METHODS: After ethics approvals and informed consent, a nonclinical population of young SCL wearers was surveyed in five US cities. Data from 542 SCL wearers aged 12-33 years were collected electronically. Responses were analyzed by age bins (12-14, 15-17, 18-21, 22-25, 26-29, and 30-33 years) using chi-square test. RESULTS: The cohort was 34% male and balanced across age bins. There were several significant associations between survey response and age (in bins). Wearers aged 18-21 years reported more recent nights with less than 6 hours of sleep (p < 0.001), more colds/flu (p = 0.049), and higher stress levels (p < 0.001). Wearers 18-21 and those 22-25 years were more likely to wear SCLs when showering (p < 0.001) and also reported more frequent naps with SCLs (p < 0.001). They reported sleeping in SCLs after alcohol use (p = 0.031), when traveling (p = 0.001), and when away from home (p = 0.024). Lower rates of regular hand washing before lens application (p = 0.054) was also associated with these groups. In addition, the relationship between reactive replacement and recommended replacement was dependent on age (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Patient age influences lens wearing behaviors, environmental exposures, and other determinants of health that may contribute to increased CIEs in younger wearers. Targeted, age-specific education should be considered for both new and established SCL wearers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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