A systematic review of risk factors for cataract in type 2 diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is a risk factor for cataract development. With T2D prevalence increasing, the burden of cataract-associated vision loss will also increase. We aimed to characterise cataract diabetes-specific risk factors to assist prevention and management strategies. As part of a systematic review, two investigators independently searched online electronic databases according to a predetermined protocol for relevant published data to end-March 2018. Studies were included if they were longitudinal with ≥100 participants, diabetes was defined, a description of cataract assessment was provided, data were from humans, and the reports were in English. Study quality was assessed using the Newcastle Ottawa Scale and GRADE. Of 5255 publications identified, 19 from 13 study populations were included. The overall risk of bias was low. There was between-study variability. Age and glycaemic control were consistently associated with cataract development in T2D, but blood pressure, diabetes duration, sex, and aspirin use were not. Serum lipids and smoking remain possible risk factors, but available data are inconclusive. Glycaemia is the only consistent modifiable risk factor amongst a range of candidate variables. Due to the lack of consistency of the available evidence, and since mortality associated with T2D is declining with the likelihood of increased cataract-associated vision loss, additional well-conducted longitudinal studies are needed to identify modifiable risk factors that could prevent or delay cataract formation.
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.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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