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Enregistrement W4393212503 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e28611

Exploring ethnic and racial differences in intraocular pressure and glaucoma: The Canadian Longitudinal Study on aging

2024· article· en· W4393212503 sur OpenAlexafffundabout
Alyssa Grant, Marie‐Hélène Roy‐Gagnon, Joseph Bastasic, Akshay Talekar, Garfield Miller, Gisèle Li, Ellen E. Freeman

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationGovernment of Canada
Mots-clésGlaucomaEthnic groupIntraocular pressureRace (biology)MedicineOphthalmologyLongitudinal studyGerontologySociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To determine whether self-reported race/ethnicity is associated with intraocular pressure (IOP) and glaucoma and to explore whether any associations are due to social, behavioral, genetic, or health differences. Design: Cross-sectional analysis of population-based data. Methods: We used the Canadian Longitudinal Study on Aging Comprehensive Cohort, which consists of 30,097 adults aged 45-85 years. Race/ethnicity was self-reported. Corneal-compensated intraocular pressure (IOP) was measured in mmHg using the Reichert Ocular Response Analyzer. Participants were asked to report if they have ever had a diagnosis of glaucoma and whether they used eye care in the past year. A glaucoma polygenic risk score (PRS) was calculated. Logistic and linear regression models were used. Results: Black individuals had higher mean IOP levels (beta coefficient (β) = 1.46; 95% confidence interval [CI], 0.62, 2.30) while Chinese, Japanese and Korean (β = -1.00; 95% CI, -1.63, -0.38) and Southeast Asian and Filipino individuals (β = -1.56; 95% CI, -2.68, -0.43) had lower mean IOP levels as compared to White individuals after adjustment for sociodemographic, behavioral, genetic, and health-related variables. Black people were more likely to report glaucoma as compared to White people after adjustment (odds ratio [OR] = 2.43; 95% CI, 1.27, 4.64). Conclusion: Racial and ethnic differences in IOP and glaucoma were identified. Adjusting for sociodemographic, behavioral, genetic, and health-related variables did not fully explain these differences. Longitudinal research is needed to further explore the reasons for these differences and to understand their relevance to disease pathogenesis and progression.

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)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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