Impact of Dry Eye Symptoms and Daily Activities in a Modern Office
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Modern offices and the use of electronic devices are increasing factors in work-related eye symptoms. However, symptoms of eye fatigue or dry eye sensation can be mixed and confusing. This study surveys the eye symptoms reported during a working day at modern offices to investigate the possible inhibition on daily work activities. METHODS: Two online digital surveys were sent to three different work locations, by direct e-mail. Survey A consisted of 14 questions that investigated eye symptoms experienced during daily activities at work and the impact on daily activities. Survey B consisted of four general questions, the Dutch Ocular Surface Disease Index, the Work Productivity and Activity Index, and the Illness Perception Questionnaire. RESULTS: A total of 505 participants completed survey A, and 213 completed survey B. The participants reported that a high proportion of their day was spent working on a computer (60%). The majority experienced an air draft (79.1%) and had no adjustable light (81.5%) at their workspace. Dry eye-related symptoms were reported at a significantly higher frequency at work than at home (P < .001). Up to 70% experienced some inhibition of daily activity at work due to eye symptoms, with more than 5% experiencing symptoms most or all of the time. Indoor environment, work environment, and general health were perceived as the main reasons for developing dry eye. Compared with males, females showed a statistically significant higher Ocular Surface Disease Index score (P < .001) and experienced more inhibition and adverse effects on daily life and work productivity. CONCLUSIONS: This investigation shows that dry eye symptoms have a negative impact on daily activities at work. These findings suggest that multidisciplinary understanding of the negative impact of dry eye by a range of specialists will be of help in managing work-related dry eye.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle