Climate Change and the Rising Burden of Ocular Disease: Diagnostic Challenges and Emerging Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is an emerging public health crisis that extends beyond systemic diseases to greatly impact ocular health. Increasing ultraviolet (UV) radiation exposure, worsening air pollution, and the accumulation of environmental toxins are contributing to a rise in cataracts, dry eye syndrome (DES), and pterygium. Additionally, climate change is accelerating the spread of infectious eye diseases such as trachoma, onchocerciasis, and fungal keratitis, particularly in vulnerable populations with limited access to healthcare. Diagnosing climate-driven ocular diseases presents unique challenges, as early-stage manifestations are often subtle and overlap with other systemic or age-related conditions. Recent advancements in ophthalmic diagnostics, including AI-assisted imaging, anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT), tear fluid biomarkers, and public health campaigns, offer promising solutions for early detection and monitoring of ocular diseases. AI-driven deep learning models have demonstrated potential in detecting cataract changes and environmentally related corneal pathologies with high accuracy. Furthermore, portable imaging technologies have been shown to facilitate screening in underserved regions most affected by climate change. This review explores the intricate relationship between climate change and ocular diseases, focusing on the diagnostic challenges posed by environmental factors and innovations aimed at enhancing patient outcomes. Addressing these issues through improved diagnostic strategies, global health policies, and interdisciplinary collaboration is essential to mitigate the long-term ocular health impacts of climate change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».