Depression and Anxiety in Patients With Irreversible Vision Loss: Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveApproximately 295 million individuals globally live with moderate to severe irreversible vision loss, primarily due to conditions such as glaucoma, diabetic retinopathy, and age-related macular degeneration (AMD). Vision impairment diminishes quality of life leading to higher rates of depression and anxiety. This study investigated the prevalence of anxiety and depression in patients with irreversible vision loss, with a comparative analysis across the conditions of AMD, diabetic retinopathy, and glaucoma.MethodsA comprehensive literature search was conducted in Medline, Embase, CINAHL, and Cochrane databases, supplemented by manual searches of conference literature.ResultsThe prevalence of depression in patients with irreversible vision loss was found to be 21% (95% CI: 0.17-0.26) among 76 561 patients, with variations based on the cause: 27% (95% CI: 0.19-0.35) in AMD, 48% (95% CI: 0.32-0.64) in diabetic retinopathy, and 23% (95% CI: 0.16-0.29) in glaucoma. Anxiety prevalence was 22% (95% CI: 0.15-0.30) among 25 616 patients.ConclusionThe high prevalence of depression and anxiety underscores the need for comprehensive healthcare approaches that incorporate mental health support, including vision rehabilitation, psychotherapy, pharmacological interventions, and lifestyle modifications. Future research should explore factors that protect against anxiety and depression, as well as address the long-term effects of vision loss treatments on mental health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».