The effects of age-related macular degeneration on work productivity: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Age-related macular degeneration (AMD) is one of the leading causes of vision loss and blindness in older adults. Given the aging population in developed countries and the increased participation of older adults in the labour market, this paper aims to understand the impact of AMD on workplace productivity. Economic studies, comparative studies, observational studies, cohort studies, case series, randomized control trials, clinical trials, multicenter studies from MEDLINE, EMBASE, and CINHAL, as well as grey literature, were systematically searched to obtain all relevant literature. Duplicate records were removed, and two independent reviewers screened records for relevance. After screening, a risk of bias assessment was carried out. Data were extracted and a meta-analysis was performed using STATA 15.0. Fixed-effect and random-effect models were computed based on heterogeneity. Seven studies consisting of 3,060,864 subjects from 5 different countries were included in this systematic review. Mean wages lost due to impaired work productivity ranged from $1,395 to $55,180. The mean unemployment rate attributed to AMD ranged from 5.50% to 77.00%. Meta-analysis results indicated a significant unemployment rate (SMD = 0.44, CI: [0.27, 0.62]). Patients with AMD experience impaired work productivity as demonstrated by the wages lost and significantly higher rates of unemployment.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».