Prevalence of Refractive Errors Among School-Age Children and Adolescents in Saudi Arabia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Refractive errors, including myopia, hyperopia, and astigmatism, are a leading cause of visual impairment among children worldwide. In Saudi Arabia, the prevalence of these conditions among school-age children and adolescents remains poorly understood, with significant variations reported across studies. This systematic review and meta-analysis aimed to provide a comprehensive estimate of the pooled prevalence of refractive errors in this population and explored factors influencing their distribution. Methods: A systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, and ScienceDirect was conducted in accordance with PRISMA 2020 guidelines. Observational studies reporting the prevalence of refractive errors among Saudi school-aged children and adolescents were included. Data extraction and quality assessment were conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled prevalence estimates with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model, and heterogeneity was assessed with the I² statistic. Results: Nine studies including over 15,000 participants were analyzed. The pooled prevalence of myopia was 6.7% (95% CI: 3.0% to 14.2%), hyperopia was 3.6% (95% CI: 1.3% to 9.8%), and astigmatism was 7.7% (95% CI: 2.5% to 20.9%). Subgroup analysis revealed regional disparities, with the highest myopia prevalence reported in Taif (33.3%) and Bisha (22.5%), and the lowest in Medina (1.6%). Studies conducted after 2018 showed a significantly higher pooled myopia prevalence (16.4%, 95% CI: 8% to 30.5%) compared to those published before 2018 (3.3%, 95% CI: 1.4% to 7.5%) (p < 0.001). While studies using cycloplegic refraction reported a slightly higher myopia prevalence (7.2%, 95% CI: 4.7% to 11%) than those using non-cycloplegic methods (6.7%, 95% CI: 2.4% to 17.5%), the difference was not statistically significant (p = 0.9). No significant difference was observed between studies with smaller or larger sample sizes, although high heterogeneity persisted across all subgroups. Conclusion: Refractive errors, particularly astigmatism, represent a significant and growing public health issue among Saudi school-aged children and adolescents. The findings underscore the urgent need for standardized diagnostic protocols, including the use of cycloplegic refraction, and the implementation of school-based vision screening programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».