The KORA‐AGE eye study: Eye diseases in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To estimate the prevalence of major age‐related eye diseases in a population‐based regional study in Southern Germany. Methods 822 randomly selected persons (age 68‐96 years) from the KORA AGE study were asked in 2012 in a standardized interview for the presence of major eye disorders like cataracts, glaucoma and age‐related macula degeneration (AMD). In case of any positive reply, the ophthalmologist in charge was asked for validation and specification of any eye disease. Results 465 persons reported any eye disorder (57%); 71% of them could be validated and specified. There were 182 confirmed cases of cataracts, 7 of glaucoma and 5 of AMD. Additionally, there were 52 cases of cataracts and AMD, also 54 cases of cataract and glaucoma and 11 cases of cataract, glaucoma and AMD. In 62% cases cataracts developed prior to any of the other eye diseases. Adjusted for age, women had a significantly higher risk for cataracts (OR = 1.72) and for AMD (OR = 1.94) than men; no gender‐specific difference was observed for glaucoma. Among patients with cataracts, 69% had lens surgery. Conclusion We confirmed cataracts as the major age‐related eye diseases; however, the number of glaucoma and AMD were surprisingly low. Further analyses are planned to identify risk factors and to show how eye diseases are independent risk factors for increased frailty and disability in the aged. This study was supported by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) within the programme "Healthy Ageing" (FKZ 01ET1003)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».