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Enregistrement W2007235584 · doi:10.1371/journal.pone.0063315

The Global Burden of Visual Difficulty in Low, Middle, and High Income Countries

2013· article· en· W2007235584 sur OpenAlexafffund
Ellen E. Freeman, Marie‐Hélène Roy‐Gagnon, Elodie Samson, Slim Haddad, Marie‐Josée Aubin, Claudia Vela, Marı́a Victoria Zunzunegui

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocioeconomic statusVisual impairmentPopulationDemographyMedicineCluster samplingQuality of life (healthcare)GerontologyPer capitaEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Using a world-wide, population-based dataset of adults, we sought to determine the frequency of far visual difficulty and its associated risk factors. METHODS: The World Health Survey (WHS) was conducted in 70 countries throughout the world in 2003 using a random, multi-stage, stratified, cluster sampling design of adults ages 18 years and older. Far vision was assessed by asking "In the last 30 days, how much difficulty did you have in seeing and recognizing a person you know across the road (i.e. from a distance of about 20 meters)?". Responses included none, mild, moderate, severe, or extreme/unable. The income status of countries was estimated using gross national income per capita data from 2003 from the World Bank. Prevalence and regression estimates were adjusted to account for the complex sample design. RESULTS: 21% of adults reported any visual difficulty. The rate varied by the income status of the country with the percentage who had any visual difficulty being 24%, 23%, and 13% in low, middle, and high income countries, respectively. Five percent of people reported severe or extreme visual difficulty with rates in low, middle, and high income countries of 6%, 5%, and 2% respectively. Risk factors for visual difficulty included older age, female sex, poorer socioeconomic status, little to no formal education, and diabetes (P<0.05). CONCLUSIONS: One out of five adults in the WHS reported some degree of far visual difficulty. Given the importance of vision to living an independent life, better access to quality eye care services and life course factors affecting vision health (e.g. repeated eye infections, diet lacking vitamin A) must receive adequate attention and resources, especially in low and middle income countries.

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)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations92
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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