Eye health risks associated with unclean fuel: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study comprehensively examined the correlation between unclean cooking fuels (UCF) and ocular health, covering diverse eye conditions such as cataracts, visual impairments, and ocular discomfort. Methods According to MOOSE and PRISMA guidelines, a meta-analysis and systematic review was conducted on 28 studies from 3 databases. Literature quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity among articles was gaged with the I2 statistic, sensitivity analysis used ‘leave-one-out test’, and publication bias was evaluated using Egger, Begg tests, and funnel plot analysis. Results The study evidenced a significant association between UCF exposure and cataracts [OR 2.29, 95% CI (1.24, 4.23)], visual impairments [OR 1.70, 95% CI (1.45, 2.00)], and eye diseases/symptoms [OR 2.03, 95% CI (1.25, 3.29)]. However, no correlation was found between UCF exposure and glaucoma or elevated intraocular pressure [OR 0.96, 95% CI (0.84, 1.10), n = 2]. Subgroup analysis revealed that UCF cooking had an impact on nuclear cataracts [OR 1.98, 95% CI (1.67, 2.33), n = 4]. But not on cortical cataracts [OR 1.25, 95% CI (0.98, 1.60), n = 3]. Additionally, UCF exposure was linked to severe visual impairments like night blindness [OR 2.03, 95% CI (1.00, 4.96)], blindness [OR 1.43, 95% CI (1.32, 1.55)], and specific ocular symptoms such as tearing while cooking (OR = 3.20), eye irritation (OR = 2.58), and red eyes (OR = 2.03). Conclusion UCF cooking had significant impact on ocular health, notably on eye symptoms, cataracts, and visual impairments. UCF exposure presented demographic inequalities in cataract prevalence, while eye symptoms can serve as a reliable self-assessment of UCF exposure.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».