The Prevalence of Diabetic Retinopathy in American Indians or Alaska Natives and Non-Indigenous Americans
Notice bibliographique
Résumé
TOPIC: To estimate the prevalence of diabetic retinopathy (DR) in adult American Indian or Alaska Native (AIAN) and non-AIAN patients with diabetes. CLINICAL RELEVANCE: Although diabetes mellitus is more prevalent among AIAN patients compared with non-AIAN patients, the evidence is inconsistent regarding whether AIAN patients have a higher prevalence or severity of DR. METHODS: We searched Ovid MEDLINE, EMBASE, and Web of Science databases from inception through February 23, 2025. We included primary studies evaluating the prevalence of DR in Americans with diabetes. The prevalence of (1) DR, (2) diabetic macular edema (DME), (3) proliferative diabetic retinopathy (PDR), (4) vision-threatening DR (VTDR; including DME, PDR, and severe nonproliferative DR), and (5) PDR complications were estimated. Meta-analyses were performed using Freeman-Tukey double arcsine transformations and random-effects modelling. The Joanna Briggs Institute Appraisal Checklist for Prevalence Studies was used to assess risk of bias. Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) guidelines were used to assess certainty of evidence. RESULTS: Overall, 53 studies of 10 070 617 individuals were included. In the AIAN and non-AIAN groups, the pooled prevalence of DR was estimated to be 21% (95% confidence interval [CI], 13%-30%; GRADE, low) and 20% (95% CI, 16%-25%; GRADE, low), respectively. The prevalence of PDR was estimated to be 3% (95% CI, 1%-6%; GRADE, low) and 2% (95% CI, 1%-4%; GRADE, low), respectively. The prevalence of DME was estimated to be 3% (95% CI, 2%-4%; GRADE, low) and 3% (95% CI, 2%-4%; GRADE, low), respectively. The prevalence of VTDR was estimated to be 3% (95% CI, 1%-7%; GRADE, low) and 5% (95% CI, 4%-7%; GRADE, low), respectively. High-quality evidence was lacking. Comparative analysis demonstrated that no difference may exist in the rate of DR between AIAN and non-AIAN patients (odds ratio, 0.67; 95% CI, 0.31-1.48; GRADE, low). DISCUSSION: No appreciable difference seems to exist in the prevalence of DR between AIAN and non-AIAN patients, although evidence is limited by the heterogeneity of studies. The high disease burden highlights that public health strategies are needed equally for AIAN as well as non-AIAN patients. FINANCIAL DISCLOSURE(S): Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».