Interaction Between Visual Acuity and Peripheral Vascular Disease with Balance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether visual acuity is related to balance in older adults with peripheral vascular disease (PVD) or diabetes mellitus. DESIGN: Cross-sectional analysis. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Community-dwelling adults aged 45 to 85 from the Canadian Longitudinal Study on Aging (N=30,097). MEASUREMENTS: Visual acuity was measured wearing habitual distance correction using the Early Treatment of Diabetic Retinopathy Study chart at a 2-m distance. Poor balance was defined as being unable to stand on 1 leg for at least 60 seconds. PVD and diabetes mellitus were assessed according to self-report of a physician diagnosis. Multiple logistic regression was used. RESULTS: People who reported PVD (n=1,295) were more likely to have worse balance than those who did not (odds ratio (OR)=1.50, 95% confidence interval (CI)=1.29-1.77). In those who did not report PVD (n=26,211), a 1-line worse score on the visual acuity test was associated with 23% higher odds of being unable to stand for at least 60 seconds after adjusting for age, sex, education, province, body mass index, and diabetes mellitus (OR=1.23, 95% CI=1.20-1.26). In those who reported PVD, the odds of being unable to stand was almost double (OR=1.41, 95% CI=1.22-1.62). The interaction between visual acuity and PVD was statistically significant (P=.02). CONCLUSIONS: Visual acuity and PVD interact in their relationship with balance. People with poor vision and PVD may be at an especially high risk of mobility difficulties.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».