Global prevalence and risk factors of primary open-angle glaucoma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: POAG is a major cause of irreversible blindness globally, characterized by progressive optic nerve damage and visual field loss.Despite its association with intraocular pressure (IOP), many patients develop the disease within the normal IOP range, highlighting its multifactorial nature.Aim and Objective: To determine the global prevalence and risk factors of primary open-angle glaucoma (POAG) and answer the research question: "What demographic, clinical, and methodological factors most significantly influence the prevalence of POAG across populations worldwide?"Materials and Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted on studies published from January 2014 to March 2025 across PubMed, Embase, and Scopus.Ten studies with a combined sample of 839,940 participants were included.Data extraction focused on prevalence, demographics, and risk factors, and analysis was performed using SPSS and R Studio.Study quality was assessed via the Newcastle-Ottawa Scale. Results:The mean pooled prevalence of POAG was 3% (range 1.9-31.7%).Major risk factors identified included advancing age, elevated IOP, hypertension, diabetes, family history, myopia, and polygenic susceptibility.Considerable heterogeneity was noted (p < 0.001).Conclusion: POAG is a heterogeneous, multifactorial disease.Integration of genetic risk profiling, AI-based screening, and early detection strategies can enhance prevention and reduce the global burden of blindness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».