Influence of presbyopia on smartphone usage among Chinese adults: A population study
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Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Presbyopia, an essentially universal, age-related loss of the ability to focus un-aided on near objects, is the world's leading cause of visual impairment. BACKGROUND: Smartphone use is widespread in China, but little is known about the prevalence, determinants and correction of difficulties with smartphone use in the setting of presbyopia. DESIGN: Cross-sectional data from a population-based longitudinal cohort study. PARTICIPANTS: A total of 1817 persons aged ≥35 years in Guangzhou, Southern China. METHODS: Participants underwent near visual acuity (NVA) testing and completed questionnaires on smartphone usage detailing knowledge of their own presbyopia status, frequency (hours/day) and subjective difficulties with use of mobile and smartphones. Presbyopia was defined as uncorrected bilateral NVA ≤6/12 with best-corrected bilateral NVA >6/12. MAIN OUTCOME MEASURES: Difficulty in smartphone use associated with uncorrected presbyopia. RESULTS: Among 1427 respondents (78.5%) undergoing examination, 1191 (83.5%) completed questionnaires (mean age 52.3 ± 11.6 years; 54.9% women). Among 451 persons (37.8%) with presbyopia owning smartphones, 290 (64.3%) reported difficulty using them. Multiple ordinal logistic regression modelling showed difficulty in smartphone use due to presbyopia was associated with higher educational level (P = .013), worse NVA (P < .001) and more time spent using smartphones (P = .002 for 1-3 hours/day). Among persons with presbyopia owning smartphones, 353 (78.0%) said they would pay >US$15 (median US$45) for innovations making smartphone use easier. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Difficulty in using smartphones in the presence of presbyopia is common and affected persons are willing to pay for useful solutions to the problem.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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