The Impact of Hyperopia on Academic Performance Among Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the impact of uncorrected hyperopia and hyperopic spectacle correction on children's academic performance. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched 9 electronic databases from inception to July 26, 2021, for studies assessing associations between hyperopia and academic performance. There were no restrictions on language, publication date, or geographic location. A quality checklist was applied. Random-effects models estimated pooled effect size as a standardized mean difference (SMD) in 4 outcome domains: cognitive skills, educational performance, reading skills, and reading speed. (PROSPERO registration: CRD-42021268972). RESULTS: Twenty-five studies (21 observational and 4 interventional) out of 3415 met the inclusion criteria. No full-scale randomized trials were identified. Meta-analyses of the 5 studies revealed a small but significant adverse effect on educational performance in uncorrected hyperopic compared to emmetropic children {SMD -0.18 [95% confidence interval (CI), -0.27 to -0.09]; P < 0.001, 4 studies} and a moderate negative effect on reading skills in uncorrected hyperopic compared to emmetropic children [SMD -0.46 (95% CI, -0.90 to -0.03); P = 0.036, 3 studies]. Reading skills were significantly worse in hyperopic than myopic children [SMD -0.29 (95% CI, -0.43 to -0.15); P < 0.001, 1 study]. Qualitative analysis on 10 (52.6%) of 19 studies excluded from meta-analysis found a significant (P < 0.05) association between uncorrected hyperopia and impaired academic performance. Two interventional studies found hyperopic spectacle correction significantly improved reading speed (P < 0.05). CONCLUSIONS: Evidence indicates that uncorrected hyperopia is associated with poor academic performance. Given the limitations of current methodologies, further research is needed to evaluate the impact on academic performance of providing hyperopic correction.
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 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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».