Prevalence of Visual Impairment and Uncorrected Refractive Error – Report from a Canadian Urban Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The prevalence of visual impairment due to uncorrected refractive error has not been previously studied in Canada. A population-based study was conducted in Brantford, Ontario. METHODS: The target population included all people 40 years of age and older. Study participants were selected using a randomized sampling strategy based on postal codes. Presenting distance and near visual acuities were measured with habitual spectacle correction, if any, in place. Best corrected visual acuities were determined for all participants who had a presenting distance visual acuity of less than 20/25. RESULTS: Population weighted prevalence of distance visual impairment (visual acuity <20/40 in the better eye) was 2.7% (n = 768, 95% confidence interval (CI) 1.8-4.0%) with 71.8% correctable by refraction. Population weighted prevalence of near visual impairment (visual acuity <20/40 with both eyes) was 2.2% (95% CI 1.4-3.6) with 69.1% correctable by refraction. Multivariable adjusted analysis showed that the odds of having distance visual impairment was independently associated with increased age (odds ratio, OR, 3.56, 95% CI 1.22-10.35; ≥65 years compared to those 39-64 years), and time since last eye examination (OR 4.93, 95% CI 1.19-20.32; ≥5 years compared to ≤2 years). The same factors appear to be associated with increased prevalence of near visual impairment but were not statistically significant. CONCLUSIONS: The majority of visual impairment found in Brantford was due to uncorrected refractive error. Factors that increased the prevalence of visual impairment were the same for distance and near visual acuity measurements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».