Determinants of Intraocular Pressure of Glaucoma Patients: A Case Study at Menelik IIReferral Hospital, Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The main theme of the paper is the well-known problem of glaucoma which is the main cause of blindness worldwide and is also considered a major public health issue. It is usually associated with intraocular pressure above the normal range. The normal range is considered to be 10-21mmHg. Elevated intraocular pressure is a major risk factor for the development and/or progression of glaucoma, and intraocular pressure reduction is a well-known treatment strategy for slowing the progression of the disease. The objective of this article is to identify factors/covariates which affect intraocular pressure on glaucoma patients taking into consideration various demographic, socio-economic, and clinical factors. A retrospective longitudinal cohort study was conducted; the study was based on data from all glaucoma patients who visit at least 3 times repeatedly six waves from January 2016 to December 2018 at Menelik II Referral Hospital Eye Clinic. Profile plots, univariate and multivariate linear mixed effect models were used to explore the major risk factors for the progression of intraocular pressure of a patient. The predictor variables gender (p-value=0.0218), occupation (p-value=0.0025), blood pressure (p-value, 0.0263), diabetes (p-value=0.0139), ocular problem (p-value=0.0290) and type of treatment (p-value=0.0176) found statistically significant effects on intraocular pressure of glaucoma patient. The interaction effects, i.e. time with age (p-value<.0001), time with ocular problem (p-value=0.0002), time with cataract surgery (p-value=0.0002), time with duration of treatment (p-value=0.0014) and time with type of treatment (p-value=0.0262) were found statistically significant on intraocular pressure of glaucoma patient.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».