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Enregistrement W3159939183 · doi:10.1186/s40359-021-00558-x

Vision loss, vision difficulty and psychological distress in South Africa: results from SANHANES-1

2021· article· en· W3159939183 sur OpenAlexaff
Kwadwo Owusu Akuffo, Ronel Sewpaul, Samson Darrah, Natisha Dukhi, David Ben Kumah, Eldad Agyei‐Manu, Emmanuel Kofi Addo, Akosua Kesewah Asare, Isaiah Osei Duah

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésDistressSocioeconomic statusPsychologyOddsLogistic regressionOdds ratioClinical psychologyPublic healthPsychiatryMedicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychological distress in vision impairments and blindness is a complex issue and a major public health concern. Sudden adjustments in routine lifestyle and career aspirations in such persons culminate in and/or aggravate their level of stress. Yet, psychological distress in persons with visual difficulties and vision loss in South Africa is poorly understood. We investigated the association between psychological distress and self-reported vision difficulties as well as clinician-assessed vision loss using data from the South African National Health and Nutrition Examination Survey (SANHANES-1). METHODS: Data was analysed on participants aged ≥ 15 years who participated in the SANHANES-1 clinical examinations and interviews. Data on demographic, socio-economic, and health status variables were gathered using a structured questionnaire. Psychological distress was assessed using the Kessler psychological distress scale (K10). Vision assessment was conducted by clinicians adhering to standard protocols as well as by participants' subjective response to vision-related questions. Vision loss was defined as presenting visual acuity worse than Snellen 6/12 in the better eye. Bivariate and multiple logistic regressions were used to examine the association between vision parameters and psychological distress. RESULTS: The analytic sample comprised 6859 participants with mean age of 38.4 years (60.8% females). The prevalence of psychological distress was 19.9%. After adjusting for demographics, socioeconomic, health risk and eye care variables, self-reported myopia (mild adjusted odds ratio [AOR] = 1.9, 95% CI 1.3-2.7; moderate AOR = 2.4, 95% CI 1.6-3.7; severe AOR = 3.6, 95% CI 1.8-7.3) and self-reported hyperopia (mild AOR = 1.7, 95% CI 1.2-2.5; moderate AOR = 2.4, 95% CI 1.5-3.8; severe AOR = 3.5, 95% CI 1.8-6.8) were significantly associated with psychological distress. While psychological distress was higher in patients with clinician assessed vision loss than those with normal vision, the association was not statistically significant after adjusting for confounders (AOR: 1.0, 95% CI 0.7-1.4). CONCLUSIONS: Persons who self-reported vision difficulty experienced a higher prevalence of psychological distress. Therefore, comprehensive psychological care is needed for patients with eye disease or vision difficulties as part of a governmental strategy to provide mental health care for all South Africans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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