An Optometrist-Led Eye Care Program for Older Residents of Retirement Homes and Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Visual impairment among older adults residing in long-term care (LTC) facilities and retirement homes is common and can have a significant adverse impact on their quality of life. Despite the burden of illness, they frequently receive inadequate eye care. We describe an optometrist-led eye care program serving this population, including a profile of participants and the program's educational role for optometry students. METHODS: An optometrist assessed residents of LTC facilities and retirement homes. Participants received their routine eye care, which included a report to the resident's family physician, through the program. A chart review was conducted for a consecutive series of patients; data were recorded on a standardized data abstraction form. RESULTS: All residents examined had at least one (average 1.8) ocular condition. Challenges presented by residents in their assessment, such as confusion and/or impaired comprehension (14.3%), refusal or poor cooperation (13.2%), and physical limitations (8.8%), were common, indicating the necessity of adapting eye assessment procedures to the needs of this population. CONCLUSION: This study supports the involvement of optometrists in the eye care for residents of retirement homes and LTC facilities, where optometrists can be an important clinical and educational resource. The program is a useful learning opportunity for optometry students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».