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Enregistrement W2014898843 · doi:10.1136/bjo.2004.053678

Decreasing strabismus surgery

2005· article· en· W2014898843 sur OpenAlexaboutno aff
Anita Arora

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrabismusMedicineStrabismus surgeryRecessionOptometryRetrospective cohort studyGeneral surgerySurgeryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To determine whether there has been a consistent change across countries and healthcare systems in the frequency of strabismus surgery in children over the past decade. METHODS: Retrospective analysis of data on all strabismus surgery performed in NHS hospitals in England and Wales, on children aged 0-16 years between 1989 and 2000, and between 1994 and 2000 in Ontario (Canada) hospitals. These were compared with published data for Scotland, 1989-2000. RESULTS: Between 1989 and 1999-2000 the number of strabismus procedures performed on children, 0-16 years, in England decreased by 41.2% from 15 083 to 8869. Combined medial rectus recession with lateral rectus resection decreased from 5538 to 3013 (45.6%) in the same period. Bimedial recessions increased from 489 to 762, oblique tenotomies from 43 to 121, and the use of adjustable sutures from 29 to 44, in 2000. In Ontario, operations for squint decreased from 2280 to 1685 (26.1%) among 0-16 year olds between 1994 and 2000. CONCLUSION: The clinical impression of decrease in the frequency of paediatric strabismus surgery is confirmed. In the authors' opinion this cannot be fully explained by a decrease in births or by the method of healthcare funding. Two factors that might have contributed are better conservative strabismus management and increased subspecialisation that has improved the quality of surgery and the need for re-operation. This finding has a significant impact upon surgical services and also on the training of ophthalmologists.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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