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Enregistrement W2063433811 · doi:10.1080/09286580902863031

The Prevalence of Lens Opacities in Tehran: The Tehran Eye Study

2009· article· en· W2063433811 sur OpenAlexfundno aff
Hassan Hashemi, Elham Hatef, Akbar Fotouhi, Ali Feizzadeh, Kazem Mohammad

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Epidemiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésMedicineOptometryOphthalmologyLens (geology)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the prevalence of lens opacities and cataract surgical coverage among Tehran citizens 40 years of age and older. METHODS: The Tehran Eye Study was a population-based survey, with random sampling from Tehran household clusters. Those 40 years of age and older from that survey were included in this analysis. All participants underwent full optometric, slit lamp, and fundoscopic examinations. Lens opacity was assessed after pupil dilation using the modified Lens Opacities Classification System III (LOCS III). The main indices for prevalence of cataract were any lens changes, defined as the presence of a gradable cataract in one or both eyes, and all lens changes, defined as any lens changes plus a history of cataract surgery. RESULTS: A total of 1434 participants were included in this analysis; 305 of which met the criteria for all lens changes resulting in an adjusted prevalence of 22.7% (CI95%: 20.2%-25.3%). The prevalence was 21.2% among men and 24.5% among women. The prevalence of any lens changes was 19.1% (CI95%: 16.6%-21.6%) and the prevalence was higher in women. The prevalence for both indices increased with age. Considering their better eyes, 39 people (2.7%) were shown to have low vision because of cataract and another 12 (0.8%) were classified as blind. CONCLUSIONS: Cataract has affected approximately one-fifth of the Tehran population aged 40 years and over, women more than men, and has severely affected the vision of approximately 3.5% of this population. We found that access to cataract surgery facilities was not an issue.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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