Migration study of lens opacities in Bangladeshi adults in London and Bangladesh: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lens opacities (LO) occur at an earlier age and have a higher prevalence in developing countries. In this pilot study, we assessed the feasibility and practical challenges of conducting a migration study, testing the hypothesis that migration from Bangladesh to the UK decreases the amount of LO on account of less exposure to adverse environmental factors. METHODS: The sample, which was selected from East London, UK and in Bangladesh, underwent detailed examination and lens grading by the same certified grader using Lens Opacification Classification System III. Data were analysed using univariate and multivariable logistic regression analyses. RESULTS: Considerable difficulties were encountered in recruiting the sample in both locations. 372 Bangladeshis aged 40-70 years were examined: 131 in London and 241 in Bangladesh. Having never migrated from Bangladesh was an independent risk factor for opacities (OR 7.6; 95% CI 3.6 to 15.9; p=0.001) as were age (OR 7.1; 95% CI 4.0 to 12.7; p=0.001) and diabetes (OR 2.5; 95% 1.0 to 6.0; p=0.04). The odds of LO were lower among those who had lived in the UK for a higher proportion of their life (OR 0.96; 95% CI 0.93 to 0.99; p=0.01), but this was not significant after adjusting for age and diabetes (OR 0.97; 95% CI 0.94 to 1.01; p=0.16). DISCUSSION: The study highlights the challenges of migration studies, and of studies involving ethnic minorities. Preliminary findings suggest that migration to the UK is protective for LO despite a significantly higher rate of diabetes in the UK. A larger study is warranted based on these preliminary findings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».