ASSOCIATION BETWEEN COUNTY TEMPERATURE AND VISION IMPAIRMENT IN A NATIONALLY REPRESENTATIVE SAMPLE OF OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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 presentative sample of older adults to further explore this relationship through secondary analysis of the American Community Survey (ACS). Data from six consecutive years of the cross-sectional survey were analyzed (2012-2017). The subsample analyzed 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 (PUMAs) from the ACS. Higher average temperature consistently correlated with increased odds of severe vision impairment across all cohorts (i.e. age, sex, race, income, and educational attainment cohorts). Among all participants, the odds of severe vision impairment increased by 9.2% for every 5°F (2.8°C) elevation in annual average temperature (OR 1.092; 95% CI 1.088-1.097). 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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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».