Teachers' influence on purchase and wear of children's glasses in rural China: The PRICE study
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Uncorrected refractive error causes 90% of poor vision among Chinese children. BACKGROUND: Little is known about teachers' influence on children's glasses wear. DESIGN: Cohort study. PARTICIPANTS: Children at 138 randomly selected primary schools in Guangdong and Yunnan provinces, China, with uncorrected visual acuity (VA) ≤6/12 in either eye correctable to >6/12 in both eyes, and their teachers. METHODS: Teachers and children underwent VA testing and completed questionnaires about spectacles use and attitudes towards children's vision. MAIN OUTCOME MEASURES: Children's acceptance of free glasses, spectacle purchase and wear. RESULTS: A total of 882 children (mean age 10.6 years, 45.5% boys) and 276 teachers (mean age 37.9 years, 67.8% female) participated. Among teachers, 20.4% (56/275) believed glasses worsened children's vision, 68.4% (188/275) felt eye exercises prevented myopia, 55.0% (151/275) thought children with modest myopia should not wear glasses and 93.1% (256/275) encouraged children to obtain glasses. Teacher factors associated with children's glasses-related behaviour included believing glasses harm children's vision (decreased purchase, univariate model: relative risk [RR] 0.65, 95% CI 0.43, 0.98, P < 0.05); supporting children's classroom glasses wear (increased glasses wear, univariate model: RR 2.20, 95% CI 1.23, 3.95, P < 0.01); and advising children to obtain glasses (increased free glasses acceptance, multivariate model: RR 2.74, 95% CI 1.29, 5.84, P < 0.01; increased wear, univariate model: RR 2.93, 95% CI 1.45, 5.90, P < 0.01), but not teacher's ownership/wear of glasses. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Though teachers had limited knowledge about children's vision, they influenced children's glasses acceptance.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».