Strabismus and amblyopia in Africa – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this review was to estimate the prevalence of strabismus and amblyopia in Africa. A systematic online literature search was conducted for articles on strabismus and amblyopia in Africa. Meta-analysis was performed, using the Freeman-Tukey double arcsine transformation, to estimate the prevalence of strabismus and amblyopia in Africa. Subgroup analyses were conducted according to age, gender, study year, and type of amblyopia. Meta-regression was used to evaluate the influence of predetermined factors on the prevalence of amblyopia. 8 (1 population-based & 7 school-based) and 21 (3 population-based & 18 school-based) studies on strabismus and amblyopia with sample sizes of 22,355 and 46,841, respectively, were included in the review. Overall prevalence of strabismus in Africa was estimated to be 0.8% (95% CI: 0.4% - 1.4%); exotropia was 0.2% (95% CI: 0.1% - 0.5%) and esotropia was 0.5% (95% CI: 0.1% - 1.2%). Overall prevalence of amblyopia was estimated to be 0.6% (95% CI: 0.3% - 0.9%); refractive and strabismic amblyopia were 1.1% (95% CI: 0.2% - 2.5%) and 0.4% (95% CI: 0.2% - 0.6%), respectively. Prevalence estimate of amblyopia in males was 1.8% (95% CI: 0.7% - 3.3%) and in females was 1.3% (95% CI: 0.4% - 2.6%). There was a significant association between the prevalence of amblyopia and the type of amblyopia (p = .007) and the study year (p = .006). Although there appears to be a relatively low prevalence of strabismus and amblyopia in Africa, there is a dearth of well-designed population-based studies on strabismus and amblyopia in Africa, resulting in the lack of epidemiological information on strabismus and amblyopia within the general African population. Information about the prevalence of strabismus and amblyopia across Africa can inform policy making and design and implementation of public health intervention program.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».