Laser peripheral iridotomy across the spectrum of primary angle closure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate trends in cataract surgeries in Ontario between 1992 and 2004. METHODS: A retrospective analysis of the number of cataract surgeries performed in Ontario from April 1992 to March 2005. The estimated prevalence of cataract and cataract surgeries per 1000 persons at risk was calculated. RESULTS: The number of cataract surgeries in Ontario increased from 44,943 in 1992 to 109,506 in 2004 (143.6%, 12.08% annual increase). The number of cataract surgeries per 1000 patients at risk of cataract increased from 64.6 in 1992 to 115.65 in 2004 (79%, 4.97% increase per year). This rate was strongly positively correlated with time and with the increase in the Ontario population (r = 0.920 and r = 0.922, respectively; p < 0.001). The number of ophthalmologists increased by 5.3% from 1992 to 1997 and then decreased by 2.9% by 2004. This change was not correlated with the cataract surgery rates (r = 0.475; p = 0.10). However, the number of ophthalmologists per million population decreased by 13.4% between 1992 and 2004. This number had a statistically negative correlation with cataract surgery rates (r = -0.757; p < 0.01). INTERPRETATION: There has been a significant increase in the number of cataract surgeries in Ontario despite a decrease in the number of ophthalmologists per million population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».