Prevalence of Visual Impairment and Blindness in Upper Egypt: A Gender-based Perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the prevalence, causes of and risk factors for vision loss in Upper Egypt. METHODS: In this cross-sectional study, four villages in Upper Egypt were randomly selected; within these four villages, households were randomly selected and within the selected households all residents aged ≥ 40 years were enumerated and enrolled. Door-to-door eye examinations of household members were conducted. Data on relevant demographic and socioeconomic characteristics were collected. The prevalence and causes of vision loss and associated risk factors were assessed. Sex differences in prevalence and determinants were also evaluated. RESULTS: The prevalence of best eye presenting visual impairment, severe visual impairment, and blindness were 23.9%, 6.4%, and 9.3% respectively. The prevalence of blindness among women significantly exceeded that among men (11.8% vs. 5.4%, respectively, p = 0.021). The prevalence of cataract was 22.9% (higher in women, 26.5% than men 17.2%, p = 0.018). The prevalence of trachomatous trichiasis was 9.7% (higher among women, 12.5%, than men, 5.4%, p = 0.012). The principal causes of blindness were cataract (60%), uncorrected refractive errors (16%) and corneal opacities (12%). Age, sex, family size, illiteracy, unemployment, water source and sanitation methods and living conditions were the major risk factors for vision loss. CONCLUSION: The prevalence of visual impairment remains high in Egypt, particularly among women. Risk factors for blindness may differ between men and women. There is a need for qualitative investigations to better understand the causes behind the excess in prevalence of blindness among women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».