Laser Trabeculoplasty Trends With the Introduction of New Medical Treatments and Selective Laser Trabeculoplasty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To correlate trends of laser trabeculoplasties (LTPs) with the introduction of medical therapies for glaucoma and to assess whether these trends changed after the introduction of selective laser trabeculoplasty (SLT) in 2001. METHODS: A retrospective analysis of LTP numbers, filtration surgeries, glaucoma medications dispensed, and population distribution by age in Ontario, Canada, between April 1992 and March 2005. RESULTS: The number of LTP per 1,000 persons estimated to have primary open angle glaucoma (POAG) increased from 138.05 in 1992 to a maximum of 149.23 in 1996 (8.1% increase, 1.96% annual increase) and then steadily decreased to 70.65 in 2001 (47.3% decrease, 14% annual decrease). From 2001 to 2004, the LTP rate increased to 162.54 (230% increase, 32% annual increase). The number of filtration surgeries per 1,000 persons estimated to have POAG steadily decreased from 1996 to 2004 by 21.42% (2.4% annual decrease). The number of glaucoma medications dispensed in Ontario increased from 1992 to 2004 by 91.5% (10.5% annual increase). There were no significant correlations between the LTP rates and the new glaucoma medications rates (r=-0.35 to 0.09; P=0.34 to 0.82) or filtration surgeries rates (r=0.007; P=0.98). CONCLUSIONS: There was a substantial reduction in the number of LTP between 1997 and 2001 coinciding, but not correlated with the introduction of medications for the treatment of glaucoma. Between 2002 and 2004 the LTP rates increased, coinciding with the introduction of SLT.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».