The Global Burden of Visual Difficulty in Low, Middle, and High Income Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle