Associations between psychosis and visual acuity impairment: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Several theories propose that visual acuity impairment is associated with psychosis. Visual impairment could lead to psychosis or the converse, or they may share underlying pathology or risk factors. In the first evidence synthesis in this area for over 25 years, we collated studies measuring the association between visual acuity impairment and psychosis. METHODS: We searched the MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and Web of Science databases for studies published from 1992 to 2020, using the Newcastle Ottawa Scale to assess risk of bias. We narratively synthesized findings and meta-analyzed sufficiently homogenous results. RESULTS: We included 40 papers, which reported on 31 studies. Evidence from seven cohort studies was inconsistent, which precluded meta-analysis of this study design. These contradictory results also made it difficult to draw conclusions regarding a temporal association. We found evidence for an association from eight cross-sectional studies treating visual acuity impairment as the exposure and psychosis as the outcome [pooled odds ratio (OR) =1.76, 95% confidence interval (CI): 1.34-2.31], and four with the reverse exposure and outcome (OR: 1.85, 95% CI: 1.17-2.92). Seven case-control studies with mixed findings were found, but only two primarily addressed our research question, and these findings were mixed. CONCLUSIONS: Although evidence supports a cross-sectional association between visual acuity impairment and psychosis, further research is needed to clarify the temporal direction, given the mixed findings in cohort studies. Understanding the association may give insights into prevention strategies for people at risk of visual acuity impairment and psychosis.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».