Causes of Blindness and Low Vision in Schools for Students With Visual Impairments in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Childhood visual impairment is a global concern. We aimed to identify the major causes of childhood visual impairment in schools for students with visual impairments in Tehran, Iran. Methods: This cross-sectional study was conducted on students attending two schools for students with visual impairments in Tehran. All students or their guardians were interviewed to record their past medical history. Students underwent comprehensive ocular examinations, including assessment of presenting visual acuity, eye fixation status, color vision, external ocular exam, and examinations of anterior and posterior ocular segments. The classification of visual impairment was conducted based on the definitions provided by the World Health Organization International Classification of Diseases, and the exact cause of visual impairment was recorded. Results: A total of 134 students, whose average age was 13.52 ± 2.9 years (range, 7 to 18 years) and who were primarily female (56.7%), participated. More than 82.8% of participants had blindness (1.3 to 3.1 LogMAR, < 3/60), 4.4% had severe visual impairment (1.0 to 1.3 LogMAR; 3/60-6/60), and 12.8% had moderate visual impairment (0.48 to 1.0 LogMAR; 6/60-6/18). The retina (47.1%), optic nerve (17.9%), and whole globe (10.5%) were the most affected anatomical sites, with Leber's congenital amaurosis (a hereditary retinal disorder) being the most prevalent diagnosis (27.8%), followed by optic nerve atrophy (17.9%), congenital glaucoma (9.7%), phthisis eye (5.2%), and microphthalmos (5.2%). We found parental consanguinity in 68.42% of cases with hereditary retinal disorders. Discussion: In the current study, hereditary retinal disorders were among the most prevalent causes of visual impairment, which can be attributed to the high rates of consanguineous marriages in Iran. Implications for Practitioners: The current findings highlight the need to provide an educational program to raise awareness in our society about the hereditary causes of visual impairment, particularly as a potential result of autosomal recessive genetic disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».