Global estimates on the number of people blind or visually impaired by age-related macular degeneration: a meta-analysis from 2000 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to update estimates of global vision loss due to age-related macular degeneration (AMD). METHODS: We did a systematic review and meta-analysis of population-based surveys of eye diseases from January, 1980, to October, 2018. We fitted hierarchical models to estimate the prevalence of moderate and severe vision impairment (MSVI; presenting visual acuity from <6/18 to 3/60) and blindness ( < 3/60) caused by AMD, stratified by age, region, and year. RESULTS: In 2020, 1.85 million (95%UI: 1.35 to 2.43 million) people were estimated to be blind due to AMD, and another 6.23 million (95%UI: 5.04 to 7.58) with MSVI globally. High-income countries had the highest number of individuals with AMD-related blindness (0.60 million people; 0.46 to 0.77). The crude prevalence of AMD-related blindness in 2020 (among those aged ≥ 50 years) was 0.10% (0.07 to 0.12) globally, and the region with the highest prevalence of AMD-related blindness was North Africa/Middle East (0.22%; 0.16 to 0.30). Age-standardized prevalence (using the GBD 2019 data) of AMD-related MSVI in people aged ≥ 50 years in 2020 was 0.34% (0.27 to 0.41) globally, and the region with the highest prevalence of AMD-related MSVI was also North Africa/Middle East (0.55%; 0.44 to 0.68). From 2000 to 2020, the estimated crude prevalence of AMD-related blindness decreased globally by 19.29%, while the prevalence of MSVI increased by 10.08%. CONCLUSIONS: The estimated increase in the number of individuals with AMD-related blindness and MSVI globally urges the creation of novel treatment modalities and the expansion of rehabilitation services.
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 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 | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».