Prevalence of dry eye disease in Ontario, Canada: A population-based survey
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
PURPOSE: Population-based cross-sectional survey in Ontario to estimate the 2016 prevalence of dry eye disease (DED) and associated risk factors among adults in Canada. METHODS: We emailed the 5-Item Dry Eye Questionnaire (DEQ-5) to 124,469 Ontario adults (age ≥18 years) in the IQVIA E360 database, March-April 2017. Inclusion criteria were: ≥2 visits to an Ontario based clinic, ≥1 visits in the 1 year before the study; database record with email. DED was defined as a DEQ-5 score of >6/22. The crude prevalence by age/sex of the Ontario sample was adjusted to the 2016 Canadian population (mean age 41.0 years, 51% female). Significance of DED risk factors (age, sex, selected diseases/medical conditions and medications) was evaluated by logistic regression analysis. RESULTS: Of the 5163 (4.1%) patients who completed the survey (59.5% female, median age, 46 years; 40.4% male, 56 years), 1135 respondents reported DED. Prevalence increased with age (p < 0.05) and was highest among those aged 55-64 years (24.7%; 95% CI, 22.1-27.3%) and lowest among those aged 25-34 years (18.4%; 95% CI, 15.9-21.0%). Prevalence was significantly higher (p < 0.001) among women (24.7%; 95% CI, 23.2-26.2%) than men (18.0%; 95% CI, 16.4-19.7%). Other risk factors were not significant. The age-/sex-adjusted Canadian DED prevalence estimate from this sample was 21.3% (95% CI, 19.8-23.2%), corresponding to ∼6.3 million people. CONCLUSIONS: Based on the Ontario sample, we estimate that >6 million Canadian adults may have DED, and that older people and females are more likely to be affected.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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