Global burden of fall and associated factors among individual with low vision: A systematic-review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Low vision has a significant global health problem that impacts the personal, economical, psychological, and social life of an individual. Each year around 684 000 individuals die from falls, 80% of these deaths occur are in low- and middle-income countries. The risk of falling significantly increases with visual impairment. This review aimed to determine the global pooled prevalence of fall and associated factors among individuals with low vision. METHODS AND MATERIALS: Systematic search of published studies done on PubMed, EMBASE, MEDLINE, Cochrane, Scopus, Web of Science CINAHL and, Google Scholar. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were used to report the findings. Quality of studies was assessed using the modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Meta-analysis was performed using a random-effects method using the STATA™ Version 14 software. RESULT: Thirty-five (35) studies from different regions involving 175,297 participants included in this meta-analysis. The overall pooled global prevalence fall among individual with low vision was17.7% (95% CI: 16.4-18.9) whereas the highest prevalence was 35.5%; (95% CI: 28.4-42.5) in Australia and the lowest was 19.7%; (95% CI: 7.6-31.8) seen in South America. Fear of falling (OR: 0.16(95%CI 0.09-0.30), and severity of visual impairment (OR: 0.27(95%CI (0.18-0.39) increases the odds of falling. CONCLUSION: As one cause of accidental death, the prevalence of falls among individuals with low vision is high. Fear of falling and severity of falling increases the odds of falling. Different stakeholders should give due attention and plan effective strategies to reduce the fall among this population.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».