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Enregistrement W2791618097 · doi:10.1016/j.jcjo.2018.01.027

Prevalence and determinants of visual impairment in Canada: cross-sectional data from the Canadian Longitudinal Study on Aging

2018· article· en· W2791618097 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rumaisa Aljied, Marie‐Josée Aubin, Ralf Buhrmann, Saama Sabeti, Ellen E. Freeman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Ophthalmology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontOttawa Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaUniversité de MontréalOttawa Hospital Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésVisual impairmentMedicineDemographyVisual acuityOdds ratioDiabetic retinopathyOddsCohortCross-sectional studyGerontologyPopulationCohort studyOptometryLogistic regressionDiabetes mellitusOphthalmologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the prevalence and determinants of visual impairment in Canada. DESIGN: Cross-sectional population-based study. PARTICIPANTS: 30,097 people in the Comprehensive Cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging METHODS: Inclusion criteria included being between the ages of 45 and 85 years old, community-dwelling, and living near one of the 11 data collection sites across 7 Canadian provinces. People were excluded if they were in an institution, living on a First Nations reserve, were a full-time member of the Canadian Armed Forces, did not speak French or English, or had cognitive impairment. Visual acuity was measured using the Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) chart while participants wore their usual prescription for distance, if any. Visual impairment was defined as presenting binocular acuity worse than 20/40. RESULTS: Of Canadian adults, 5.7% (95% CI 5.4-6.0) had visual impairment. A wide variation in the provincial prevalence of visual impairment was observed ranging from a low of 2.4% (95% CI 2.0-3.0) in Manitoba to a high of 10.9% (95% CI 9.6-12.2) in Newfoundland and Labrador. Factors associated with a higher odds of visual impairment included older age (odds ratio [OR] = 1.07, 95% CI 1.06-1.08), lower income (OR = 2.07 for those earning less than $20 000 per year, 95% CI 1.65-2.59), current smoking (OR = 1.52, 95% CI 1.25-1.85), type 2 diabetes (OR = 1.20, 95% CI 1.03-1.41), and memory problems (OR = 1.44, 95% CI 1.04-2.01). CONCLUSIONS: Refractive error was the leading cause of visual impairment. Older age, lower income, province, smoking, diabetes, and memory problems were associated with visual impairment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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