Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visual impairment is one of a major public health problem among elderly people. OBJECT: Aim of this study was determining the prevalence of visual impairment in median and old peoples in Qazvin (Iran). METHOD: In this cross sectional study, with a simple random sampling, 446 patients older than 5o years who were referred to outpatient ophthalmology clinics at Avecina hospital of Qazvin (a province of Iran) in 2010 were enrolled. Participants first complete a questionnaire with 25 questions toward demographic and past medical history and then were examined by ophthalmologist. These examinations includes direct and indirect ophthalmoscopy, slit lamp examination, measurement of uncorrected visual acuity and visual acuity with current glasses, lensometery of the previous glasses, refraction with and without the use of cycloplegic and determining the best corrected visual acuity. All slit lamp examinations were performed by the same ophthalmologist. Data were analyzed with SPSS16 with use of Chi - Square test with Pvalue <0.05. RESULTS: In this study 446 patients were examined that 54.7% were male. Mean age of study population was 62+-9.3 years old. 96.4% of participants had refractory disorder. Prevalence of myopia, hyperopia and astigmatism were 33.6%, 45.9% and 16.8% respectively. Of patients 17.4% had diabetes. Of participants 28.9% had temporal headache, 37% red eye, 41.2% flashing, 27.3% and 28% had dryness and discharge of eye respectively. 31.1% of participants had eyelide problem, 4.7% Color Vision Deficiency (CVD) and 3.8% had family history of CVD. Of total 4.5% had glaucoma, 3.3% macular degeneration and 21.7% had hypertension. 0.6% of population had macular degeneration, 0.4% of population had glaucoma Of 892 eyes (446 individuals), 36.2% had visual acuity less than 7/10, 1.7% light perception (LP) and 0.22% no light perception (NLP) and 2.7% finger count. CONCLUSION: Refractory errors, cataract and amblyopia were most important eye disorders in older people in Qazvin.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».