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Enregistrement W2003350404 · doi:10.1136/bjo.2009.157636

Exfoliation syndrome in the Reykjavik Eye Study: risk factors for baseline prevalence and 5-year incidence

2009· article· en· W2003350404 sur OpenAlexaff
Ársæll Már Arnarsson, Friðbert Jónasson, Karim F. Damji, María Soffía Gottfreðsdóttir, Thordur Sverrisson, Hiroshi Sasaki

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)DemographyPopulationEpidemiologyPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To examine the age- and gender-specific prevalent and 5-year incident risk of developing exfoliation syndrome (XFS). METHODS AND PARTICIPANTS: In a population-based random sample of citizens 50 years and older, 1045 persons had baseline examination in 1996; 846 of the 958 survivors (88.2%) had a follow-up examination in 2001. Following maximum dilatation of pupils, a diagnosis of exfoliation was established on slit-lamp examination. An extensive questionnaire was administered at baseline and follow-up. Prevalent and incident risk was then calculated using a multivariate analysis. RESULTS: The following variables were found to correlate significantly with prevalence risk of XFS at baseline: age, female gender, increased iris pigmentation, moderate use of alcohol and self-reported asthma. We also found that, compared with those who consumed dietary fibre-rich vegetables, green or yellow vegetables, and fruit less than once a month in their 20s and 40s, those consuming the same food items once or twice every 2 weeks were found to be less likely to have XFS. The same applied to those consuming dietary fibre rich once or twice every 2 weeks in their 40s and 60s. CONCLUSION: Food items that are possibly surrogates for antioxidative effect may correlate with decreased risk of XFS and increased iris pigmentation may correlate with increased risk. Given the large number of comparisons, these findings require validation through additional clinical studies. Increased age and female gender increase the likelihood of XFS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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