Cataract Surgical Outcome and Predictors of Outcome in Lumbini Zone and Chitwan District of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate visual acuity outcome from cataract surgery based on a population-based survey among people aged 50 years and older in Lumbini Zone and Chitwan District of Nepal. METHODS: A randomly selected, population-based cross sectional epidemiological study of blindness, visual impairment and cataract surgical outcome was conducted. All subjects underwent a comprehensive ocular examination by an ophthalmic assistant, while people with visual impairment (visual acuity less than 6/18) after refraction and all cataract surgical cases underwent dilated fundus examination by an ophthalmologist. RESULTS: 5,916 people were enumerated and 5,141 (86.9%) examined. Among the 359 people who had cataract surgery, 485 eyes were included in the study. First eye surgery was before 2000 in 84 (23%), between 2000 and 2003 in 130 (36%), and after 2003 in 145 (41%). A presenting visual acuity ≥ 6/18 was achieved in 298 (61.4%) eyes (10 [17.8%] and 288 [67.1%] of aphakic and pseudophakic eyes, respectively) and best corrected vision ≥ 6/18 in 411 (84.7%) in all eyes. A presenting visual acuity less than 6/60 was found in 27 (6.3%) pseudophakic eyes. There was no significant difference in visual outcome based on age, sex, literacy, or institution. Uncorrected refractive error was the main cause (72.9%) of visual impairment in pseudophakic eyes. CONCLUSIONS: Visual acuity outcome after cataract surgery requires further improvement to meet World Health Organization standards, particularly improvement in preoperative biometry and refractive services. The same quality cataract surgery was provided in and equitably distributed throughout Lumbini Zone and Chitwan District independent of age, sex, literacy or location.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».