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Enregistrement W1971444260 · doi:10.1136/bjo.2007.118604

Glaucoma: an exclusive disease?

2008· letter· en· W1971444260 sur OpenAlexaboutno aff
Tarek Shaarawy

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlaucomaGross domestic productPer capitaOptometryPopulationPovertyDeveloping countryPupilIntraocular pressureDemographyOphthalmologyPediatricsEnvironmental healthEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first suggestion of a disease associated with a rise in intraocular pressure (IOP) and thus corresponding to what is now known as glaucoma seems to occur in the Arabic writings of Shamms Ad-Deen of Cairo (died ad 1348) who, among 153 diseases of the eye and adnexa, described a “migraine of the eye” or “headache of the pupil,” an illness associated with pain in the eye, hemicrania, and followed by dilatation of the pupil and cataract. If it became chronic, tenseness of the eye and blindness supervened.1 Eldaly and co-authors, from Cairo University in Cairo, Egypt, the same city of Shamms Ad-Deen, produced an interesting article on the socio-economic impact among Egyptian glaucoma patients.2 Egypt, with a population close to 75 million, of whom 20% fall below the poverty line, serves as an excellent model of how glaucoma is managed in a developing country. Having said so, it is of fundamental importance to discourage the grouping of all developing countries in one basket, as circumstances vary significantly between them. This includes the number of physicians per capita, gross domestic product (GDP), and total expenditure on health as percentage of GDP, among others. Egypt has a ratio of 2.1 physicians per 1000 people, a ratio identical to that of the UK, New Zealand and Canada.3 The same ratio contrasts dramatically with ratios in Zimbabwe (0.05) and Rwanda (0.01). Egypt invests 6% of its GDP on health services, amounting to $258 per capita, which again can be compared with the UK (8%, $2560 per capita) and Rwanda (3.7%, $14 per capita).4 The statistics cannot …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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