Prevalence of glaucoma in Canada: results from the 2016–2019 Canadian Health Measures Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of glaucoma in Canada based on self-reports and test data, including Frequency Doubling Technology Perimetry (FDT), optic nerve vertical cup-to-disc ratio (CDR), intraocular pressure (IOP), and use of glaucoma medications. DESIGN: Cross-sectional survey. PARTICIPANTS: 2,600-4,100 participants aged 40-79 in the Canadian Health Measures Survey 2016-2019 with available information from self-report, CDR, FDT, and IOP. METHODS: Glaucoma was defined by self-reports, CDR ≥ 0.7 only, or failed FDT only. Incorporating results of CDR, FDT, IOP, and use of glaucoma medications, participants were further classified as definite glaucoma (failed FDT and CDR ≥ 0.7) or glaucoma suspects (CDR ≥ 0.7 only, failed FDT only, or IOP > 21 mmHg only, or "normal" values of FDT, CDR, and IOP but used glaucoma medications). Survey weights were used in analyses. RESULTS: The glaucoma prevalence was 2.5% (95% confidence interval [CI] 1.7%-3.3%) utilizing self-reports, 3.0% (95% CI 2.1%-3.9%) by CDR ≥ 0.7 only and 10.3% (7.8%-12.8%) with failed FDT only. Merging test data, the prevalence of definite glaucoma was 0.7% (95% CI 0.3%-1.1%) and the prevalence of suspected glaucoma was 16.3% (95% CI 13.2%-19.4%). Among the patients suspected of having glaucoma, 44.4% had ocular hypertension (OHT, mean IOP 22.8 mmHg) and 6.8% used glaucoma medications. IOP ≥28 mmHg was found in 2.4% of OHT individuals, and none used glaucoma medications.37.5% of Canadians with definite glaucoma were unaware they had glaucoma. CONCLUSIONS: Glaucoma prevalence in Canadians aged 40-79 varied between 0.7% and 10.3% depending on definition used. 16.3% of Canadians were labeled "glaucoma suspects". Nearly 40% of Canadians with definite glaucoma were unaware of having glaucoma.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».