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Enregistrement W4385264395 · doi:10.2196/43914

The Association Between Solid Fuel Use and Visual Impairment Among Middle-Aged and Older Chinese Adults: Nationwide Population-Based Cohort Study

2023· article· en· W4385264395 sur OpenAlexvenueno aff
Qingqing Jiang, Shiqi Wang, Hao Zhang, Yan Guo, Yiling Lou, Shen Huang, Qiqi You, Shiyi Cao

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHuazhong University of Science and Technology
Mots-clésVisual impairmentEnvironmental healthMedicineCohort studyChinaPopulationDemographyGerontologyGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indoor air pollution has been reported to have adverse effects on the eye; however, the health effects of exposure to cooking with solid fuels on visual impairment remain unclear in China. OBJECTIVE: We aimed to examine the association between cooking with solid fuels and visual impairment, including distance visual impairment (DVI) and near visual impairment (NVI). METHODS: Data were obtained from the China Health and Retirement Longitudinal Study, a nationwide survey of adults aged over 45 years who were enrolled in 2011 (Wave 1) and followed up in Wave 2 (2013), Wave 3 (2015), and Wave 4 (2018). We used Cox proportional hazards models to determine the association between solid fuels use and visual impairment. Additionally, the impact of switching cooking fuel types on vision function were examined through wave-specific data analysis (Wave 1 and Wave 4). Interaction and subgroup analyses were performed to explore the potential effect modifiers. Data were collected using the stratified multistage random sampling method and further analyzed using SPSS 27.0 and R 4.2.1 statistical software packages. RESULTS: A total of 9559 middle-aged and older Chinese adults without visual impairment at baseline were included in the study, with 51.2% (n=4914) of the participants reporting that they cooked with solid fuels. During the follow-up period, 2644 (27.5%) and 3130 (32.6%) participants developed DVI and NVI, respectively. Compared with the clean fuel users, participants who cooked with solid fuels had a higher risk of DVI (hazards ratio [HR] 1.38, 95% CI 1.28-1.50) and NVI (HR 1.18, 95% CI 1.10-1.27). In addition, switching the cooking fuel type from clean to solid fuels was associated with an elevated risk of DVI (HR 1.51, 95% CI 1.15-1.98) and NVI (HR 1.39, 95% CI 1.06-1.82) compared to persistently using clean fuels during the follow-up period, although no protective effect of switching from solid to clean fuels on NVI was found (P=.52). In subgroup analysis, we found that cooking with solid fuels increased the risk of DVI in participants younger than 65 years (HR 1.41, 95% CI 1.28-1.55), men (HR 1.45, 95% CI 1.28-1.65), urban residents (HR 1.41, 95% CI 1.08-1.75), and smokers (HR 1.43, 95% CI 1.25-1.64). By contrast, negative effects of cooking with solid fuels on NVI were found in nonsmokers (HR 1.21, 95% CI 1.11-1.33) and urban residents (HR 1.20, 95% CI 1.10-1.37). CONCLUSIONS: Cooking with solid fuels was associated with an increased risk of visual impairment among middle-aged and older Chinese adults. These findings indicate that promoting the utilization of clean fuels is conducive to reducing the burden of visual impairment for the public.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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