Refractive Errors and Binocular Vision Anomalies among Young University Students
Notice bibliographique
Résumé
It has been reported that refractive errors (RE) and binocular vision (BV) anomalies are common among university students. In this study we aimed to assess RE and BV status among university students in Saudi Arabia, and its relation to the academic performance. We recruited 109 participants (aged from 18 to 21 years). Visual acuity (VA) and objective refraction were used to assess the refractive status. Cover test, near-point convergence (NPC) and stereopsis tests were used to assess the BV status. Convergence insufficiency symptom survey (CISS) was applied to quantify near-work related symptoms. Mann-Whitney U test (p value was set as p < 0.05) was used to compare VA, CISS, NPC and the academic performance between the groups who had heterophoria versus orthophoria. We found that there was only 38% emmetrope, while the percentage of heterophoria was 45.8%. The academic performance was not statistically different among the two groups, but CISS and stereopsis scores were significantly different (p < 0.03). We concluded that RE and BV anomalies were common among university students in Saudi Arabia, but did not affect the academic performance. More studies are warranted to understand the low scores of CISS and stereoacuity, and their association with RE and BV anomalies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».