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Enregistrement W4292220015 · doi:10.1371/journal.pone.0271313

Prevalence of visual impairment due to refractive error among children and adolescents in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4292220015 sur OpenAlexaff
Daniel Atlaw, Zerihun Shiferaw, Biniyam Sahiledengele, Sisay Degno, Ayele Mamo, Demisu Zenbaba, Habtamu Gezahegn, Fikreab Desta, Wogene Negash, Tesfaye Assefa, Mujib Abdela, Abbul Hasano, Gashaw Walle Ayehu, Chala Kene, Degefa Gomora, Vijay Kumar Chattu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisVisual impairmentRefractive errorMedicineSystematic reviewSystematic errorMEDLINEOptometryPediatricsBiologyVisual acuityOphthalmologyStatisticsPsychiatryInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Globally, the prevalence of refractive error was 12%, and visual impairment due to refractive error was 2.1%. In sub-Saharan Africa, the prevalence of refractive error and visual impairment due to refractive error was 12.6% and 3.4%, respectively. In Ethiopia, the prevalence of visual impairment due to refractive error varies from 2.5% in the Gurage zone to 12.3% in Hawassa city. Hence, this Meta-analysis aimed to summarize the pooled prevalence of visual impairment due to refractive error in Ethiopia. METHODS: A systematic search of the literature was conducted by the authors to identify all relevant primary studies. All articles on the prevalence of visual impairment due to refractive error in Ethiopia were identified through a literature search. The databases used to search for studies were PubMed, Science Direct, POPLINE, HENARI, Google Scholar, and grey literature was searched on Google until December 15, 2021. In this meta-analysis, the presence of publication bias was evaluated using funnel plots and Begg's tests at a significance level of less than 0.05. The sensitivity analysis was conducted to check for a single study's effect on the overall prevalence of refractive error. RESULT: About 1664 studies were retrieved from initial electronic searches using international databases and google searches. A total number of 20,088 children and adolescents were included in this meta-analysis. The pooled prevalence of visual impairment due to refractive error in Ethiopia using the random effects model was estimated to be 6% (95% CI, 5-7) with a significant level of heterogeneity (I2 = 94.4%; p < 0.001). The pooled prevalence of visual impairment due to refractive was analyzed by subtypes, and pooled prevalence was estimated to be 4%, 5.2%, and 1% for myopia, hyperopia, and astigmatism, respectively. CONCLUSION: The pooled prevalence of visual impairment due to refractive error was high in Ethiopia. About one in twenty-five Ethiopian children and adolescents are affected by visual impairment due to myopia.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,037
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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