Prevalence and Risk Factors for Near and Far Visual Difficulty in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the prevalence and risk factors for near and far visual difficulty in Burkina Faso. METHODS: Population-based data were used from the World Health Survey done in Burkina Faso in 2002-2003;2003 (n=4,822 adults). Near and far visual difficulty were assessed by questions about difficulty seeing and recognizing an object at arm's length and about difficulty seeing and recognizing a person across the road. Prevalence estimates were adjusted for the multi-stage, stratified, random cluster sampling design. Logistic regression was used to identify independent risk factors. RESULTS: The overall prevalence of any near and far visual difficulty was 10% (standard error [SE] = 0.7%) and 13% (SE=0.9%) respectively. Prevalence estimates were strongly associated with age with 48% (SE=4.2%) and 66% (SE=3.9%) of those >or= 65 years old having near or far visual difficulty (P < 0.001). Only 5% (SE=0.6%) of people wore glasses. We identified two potentially modifiable variables associated with near visual difficulty: a cooking stove in the same room as sleeping area (Odds Ratio [OR]=1.45, 95% Confidence Interval [CI] 1.01, 2.02) and high fruit consumption (OR=0.65, 95% CI 0.50, 0.86). CONCLUSION: The prevalence of visual difficulty was high in Burkina Faso. Efforts to confirm these findings with cooking stove location and fruit consumption should be undertaken in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».