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Enregistrement W2973444254 · doi:10.1371/journal.pone.0218144

Frequency and distribution of corneal astigmatism and keratometry features in adult life: Methodology and findings of the UK Biobank study

2019· article· en· W2973444254 sur OpenAlexfundno aff
Nikolas Pontikos, Sharon Chua, Paul J. Foster, Stephen J. Tuft, Alexander Day

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMoorfields Eye CharityMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustQueen's UniversityNewcastle UniversityUniversity of SouthamptonUniversity of BristolUniversity of NottinghamUniversity of East AngliaNational Institute for Health and Care ResearchQueen's University BelfastNottingham University Hospitals NHS TrustGreat Ormond Street Institute of Child HealthKing's College LondonUniversity of Dundee
Mots-clésMedicineIntraocular pressureAstigmatismOphthalmologyCorneal topographyKeratometerDemographyKeratoconusCornea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe corneal astigmatism in the UK Biobank population and to look for associations with other biometric variables and socio-demographic factors. METHODS: This analysis included a subsample of 107,452 participants of the UK Biobank study who underwent an enhanced ophthalmic examination including autorefractor keratometry (Tomey RC 5000, Tomey Corp., Nagoya, Japan). Participants were recruited from across the United Kingdom between 2006 and 2010, and all were between 40 to 69 years. After quality control and applying relevant exclusions, data on corneal astigmatism on 83,751 participants were included for analysis. Potential associations were tested through univariable regression and significant parameters carried forward for multivariable analysis. RESULTS: In univariable analysis, the characteristics significantly associated with higher corneal astigmatism (P<0.001), by order of magnitude were, female gender, white ethnicity, lighter skin colour, use of UV protection, lower alcohol intake, lower corneal-compensated intraocular pressure (ccIOP), older age at completion of education, younger age, higher Townsend deprivation index, lower height and lower systolic blood pressure. After inclusion in the multivariable analysis, gender, skin colour, alcohol intake, age at completion of full-time education, ccIOP, age and Townsend deprivation score remained significant (all P<0.001). Increased corneal astigmatism was also found to be significantly associated with amblyopia or strabismus. CONCLUSIONS: This analysis confirms previous associations with astigmatism such as younger age and female gender, and identified novel risk factors including lighter skin colour, lower alcohol intake, later age having completed full time education later, lower ccIOP and higher Townsend deprivation index. Further research is needed to investigate these novel associations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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