The Effects of Low-Vision Rehabilitation on Reading Speed and Depression in Age Related Macular Degeneration: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Age related macular degeneration (AMD) is a progressive eye disease that, as of 2015, has affected 11 million people in the U.S. and 1.5 million in Canada causing central vision blindness. By 2050, this number is expected to double to 22 million. Eccentric vision is the target of low-vision rehabilitation aids and programs for patients with AMD, which are thought to improve functional performance by improving reading speed and depression. OBJECTIVE: This study evaluates the effect of various low-vision rehabilitation strategies on reading speed and depression in patients 55 and older with AMD. DATA SOURCES: Computer databases including MEDLINE (OVID), EMBASE (OVID), BIOSIS Previews (Thomson-Reuters), CINAHL (EBSCO), Health Economic Evaluations Database (HEED), ISI Web of Science (Thomson-Reuters) and the Cochrane Library (Wiley) were searched from the year 2000 to January 2015. STUDY SELECTION: Included papers were research studies with a sample size of 20 eyes or greater focused on AMD in adults aged 55 or older with low vision (20/60 or lower). DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers screened and extracted relevant data from the included articles. Standardized mean difference (SMD) was chosen as an effect size to perform meta-analysis using STATA. Fixed- and random-effect models were developed based on heterogeneity. MAIN OUTCOMES: Reading Speed and Depression Scores. RESULTS: A total of 9 studies (885 subjects) were included. Overall, a significant improvement in reading speed was found with a SMD of 1.01 [95% CI: 0.05 to 1.97]. Low-vision rehabilitation strategies including micro-perimetric biofeedback, microscopes teaching program significantly improved reading speed. Eccentric viewing training showed the maximum improvement in reading speed. In addition, a non-significant improvement in depression scores was found with a SMD of -0.44 [95% CI: -0.96 to 0.09]. CONCLUSION: A considerable amount of research is required in the area of low-vision rehabilitation strategies for patients with AMD. Based on current research, low-vision rehabilitation aids improve reading speed. However, they do not have a significant effect on depression scores in those 55 and older with AMD.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».