Ocular Characteristics of Home Care Patients Over the Age of 65 Who Are on the Verge of Developing Ocular Diseases
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı, evde bakım hizmeti alan 65 yaş üzeri yaşlılarda ne sıklıkta yasal körlük, katarakt, glokom, senil maküla dejenerasyonu ve kuru göz hastalığı görüldüğünü tespit etmek ve göz patolojilerinin olguların kırılganlık düzeyiyle ilişkisini incelemektir. 1 Nisan 2021-31 Mayıs 2021 tarihleri arasında 74 olguya bir ilçede evde bakım hizmeti alan 65 yaş üzeri yaşlıların göz bulguları değerlendirilmiş ve her olguya Edmonton Kırılganlık Anketi uygulanmıştır. Çalışma kesitsel özellikte bir saha araştırması olarak planlanmış ve bir göz hastalıkları uzmanı tarafından olgular taşınabilir oftalmik muayene cihazlarıyla evlerinde değerlendirilmiştir. 18 (%24.3) olguda hafif düzey, 36 (%48.6) olguda ileri düzeyde görme kaybı ve 8(%10.8) olguda yasal körlük tespit edilmiştir. 4 (%5.4) olguda oküler hipertansiyon ve glokom, 15(%20.3) olguda kuru göz ve 40 (%54.1) senil maküla dejenerasyonu izlenmiştir. 46 (%62.2) olgunun kataraktı olduğu, 26’sının (%35.1) daha önceden katarakt cerrahisi geçirdiği görülmüştür. Senil maküla dejenerasyonuna (p=0.004) ve görme keskinliğine (p=0.003) göre kırılganlık düzeyleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık tespit edilmiştir. Glokoma (p=0.169), katarakta (p=0.152) ve kuru göze (p=0.918) göre kırılganlık düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Katarakt, glokom, kuru göz, senil maküla dejenerasyonu ve şiddetli görme kaybı 65 yaş üzeri evde bakım hastalarında yüksek oranda görülmektedir. 65 yaş üzeri evde bakım hastalarının görme kaybı ile kırılganlık düzeyleri arasında anlamlı korelasyon saptanmış olup, evde bakım hastalarının göz muayeneleri aksatılmamalıdır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".