Self-reported dual sensory impairment and related factors: a European population-based cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data on population-based self-reported dual vision and hearing impairment are sparse in Europe. We aimed to investigate self-reported dual sensory impairment (DSI) in European population. METHODS: A standardised questionnaire was used to collect medical and socio-economic data among individuals aged 15 years or more in 29 European countries. Individuals living in collective households or in institutions were excluded from the survey. RESULTS: Among 296 677 individuals, the survey included 153 866 respondents aged 50 years old or more. The crude prevalence of DSI was of 7.54% (7.36-7.72). Among individuals aged 60 or more, 9.23% of men and 10.94% of women had DSI. Eastern and southern countries had a higher prevalence of DSI. Multivariable analyses showed that social isolation and poor self-rated health status were associated with DSI with ORs of 2.01 (1.77-2.29) and 2.33 (2.15-2.52), while higher income was associated with lower risk of DSI (OR of 0.83 (0.78-0.89). Considering country-level socioeconomic factors, Human Development Index explained almost 38% of the variance of age-adjusted prevalence of DSI. CONCLUSION: There are important differences in terms of prevalence of DSI in Europe, depending on socioeconomic and medical factors. Prevention of DSI does represent an important challenge for maintaining quality of life in elderly population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».