Vision impairment and traffic safety outcomes in low-income and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Road traffic injuries are a major public health concern and their prevention requires concerted efforts. We aimed to systematically analyse the current evidence to establish whether any aspects of vision, and particularly interventions to improve vision function, are associated with traffic safety outcomes in low-income and middle-income countries (LMICs). Methods We did a systematic review and meta-analysis to assess the association between poor vision and traffic safety outcomes. We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, Web of Science, Cochrane Database of Systematic Reviews, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials in the Cochrane Library from database inception to April 2, 2020. We included any interventional or observational studies assessing whether vision is associated with traffic safety outcomes, studies describing prevalence of poor vision among drivers, and adherence to licensure regulations. We excluded studies done in high-income countries. We did a meta-analysis to explore the associations between vision function and traffic safety outcomes and a narrative synthesis to describe the prevalence of vision disorders and adherence to licensure requirements. We used random-effects models with residual maximum likelihood method. The systematic review protocol was registered on PROSPERO, CRD-42020180505. Findings We identified 49 (1·8%) eligible articles of 2653 assessed and included 29 (59·2%) in the various data syntheses. 15 394 participants (mean sample size n=530 [SD 824]; mean age of 39·3 years [SD 9·65]; 1167 [7·6%] of 15 279 female) were included. The prevalence of vision impairment among road users ranged from 1·2% to 26·4% (26 studies), colour vision defects from 0·5% to 17·1% (15 studies), and visual field defects from 2·0% to 37·3% (ten studies). A substantial proportion (range 10·6–85·4%) received licences without undergoing mandatory vision testing. The meta-analysis revealed a 46% greater risk of having a road traffic crash among those with central acuity visual impairment (risk ratio [RR] 1·46 [95% CI 1·20–1·78]; p=0·0002, 13 studies) and a greater risk among those with defects in colour vision (RR 1·36 [1·01–1·82]; p=0·041, seven studies) or the visual field (RR 1·36 [1·25–1·48]; p<0·0001, seven studies). The I 2 value for overall statistical heterogeneity was 63·4%. Interpretation This systematic review shows a positive association between vision impairment and traffic crashes in LMICs. Our findings provide support for mandatory vision function assessment before issuing a driving licence. Funding None.
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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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| 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) | 0,003 | 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 ».