An estimation of the worldwide economic and health burden of visual impairment
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to provide a rigorous estimate of the worldwide costs of visual impairment (VI), and the associated health burden. The study used a prevalence-based model. Prevalence rates for mild VI (visual acuity (VA) worse than 6/12 but not worse than 6/18), moderate VI (VA worse than 6/18 but not worse than 6/60) and blindness (VA worse than 6/60) were applied to population forecasts for each World Health Organisation (WHO) subregion. The limited available country cost data were extrapolated between subregions using economic and population health indicators. Age and gender subgroup population numbers were derived from United Nations' data. Costs and the health burden of VI were estimated for each world subregion using published disease prevalence rates, health care expenditures and other economic data. The study includes direct health care costs, indirect costs and the health burden of VI. The total cost of VI globally was estimated at $3 trillion in 2010, of which $2.3 trillion was direct health costs. This burden is projected to increase by approximately 20% by 2020. VI is associated with a considerable disease burden. Unless steps are taken to reduce prevalence through prevention and treatment, this burden will increase alongside global population growth.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».