Association Between Area Temperature and Severe Vision Impairment in a Nationally Representative Sample of Older Americans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Several small studies have associated exposure to elevated average temperature with specific vision problems. However, no large-scale studies have examined the relationship between vision impairment and average area temperature in the general population. We conducted a cross-sectional analysis of a large nationally representative sample of older adults to further explore this relationship.Methods Secondary analysis of the American Community Survey (ACS). The survey was conducted through mail, telephone and in-person interviews. Data from six consecutive years of the cross-sectional survey were analysed (2012–2017). The subsample analysed included community-dwelling and institutionalized older adults aged 65 and older in the coterminous US who lived in the same state in which they were born (n = 1,707,333). The question on severe vision impairment was “Is this person blind or does he/she have serious difficulty seeing even when wearing glasses?”. Average annual temperature data from the National Oceanic and Atmospheric Administration was combined into a 100-year average and mapped to corresponding US Census Bureau’s public use microdata areas from the ACS.Results Higher average temperature is consistently associated with increased odds of severe vision impairment across all cohorts (i.e. age, sex, race, income, and educational attainment cohorts) with the exception of Hispanic older adults. Compared to those who lived in counties with average temperature of < 50 °F (< 10 °C) , the odds of severe vision impairment were 44% higher in counties with average temperature of 60 °F (15.5 °C) or above (OR 1.44; 95% CI 1.42–1.46).Conclusion If the association is found to be causal, the predicted rise in global temperatures could impact the number of older Americans affected by severe vision impairment and the associated health and economic burden.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découle