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Enregistrement W4390042623 · doi:10.1093/geroni/igad104.0354

ASSOCIATION BETWEEN COUNTY TEMPERATURE AND VISION IMPAIRMENT IN A NATIONALLY REPRESENTATIVE SAMPLE OF OLDER ADULTS

2023· article· en· W4390042623 sur OpenAlexaff
Esme Fuller‐Thomson, ZhiDi Deng, Elysia G. Fuller-Thomson

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrodata (statistics)OddsDemographyVisual impairmentGerontologyEducational attainmentOdds ratioCensusAmerican Community SurveyLogistic regressionCross-sectional studyPublic healthPopulationMedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,355
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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