Sociodemographic disparities in eye examinations: A nationally representative survey analysis
Notice bibliographique
Résumé
To investigate associations between sociodemographic factors and eye examinations for adults in the United States. Cross-sectional study. Data were pooled from the 2022 National Health Interview Survey, a population-based nationwide survey of randomly sampled households. Data collection occurred from January 1st to December 31st, 2022. Participants aged ≥18 years from all 50 states and the District of Columbia for whom data were available on eye examinations were included. The main outcome was whether participants had an eye examination from a specialist within the past year of being interviewed. Logistic regression models were used for univariable and multivariable analyses. Across 27,246 adults, 14,812 (54.4 %) had an eye examination within the past year and 12,434 (45.6 %) did not. In our multivariable analysis, the following sociodemographic factors were associated with an increased odds of having undergone an eye examination within the past year: female sex (OR=1.48, 95 %CI=[1.39, 1.57, p < 0.01), Hispanic ethnicity (OR=1.22, 95 %CI=[1.09, 1.37], p < 0.01) or Asian race (OR=1.15, 95 %CI=[1.05, 1.33], p = 0.04). The following factors were associated with a reduced odds of having undergone an eye examination: being single compared to married (OR=0.87, 95 %CI=[0.81, 0.93], p < 0.01), residing in the West compared to the Northeast (OR=0.86, 95 %CI=[0.77, 0.96], p = 0.01), and those who lacked citizenship status (OR=0.73, 95 %CI=[0.63, 0.84], p < 0.01), or insurance (OR=0.58, 95 %CI=[0.51, 0.66], p < 0.01). Several sociodemographic factors were associated with the likelihood of undergoing an eye examination within the past year. Public health efforts dedicated to addressing inequities in access to eye examinations are imperative.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».