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Enregistrement W2106246705 · doi:10.1136/bjophthalmol-2013-303813

Why do people present late with advanced glaucoma? A qualitative interview study

2013· article· en· W2106246705 sur OpenAlexaff
Maria Prior, Jill Francis, Augusto Azuara‐Blanco, Nitin Anand, Jennifer Burr

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of AberdeenScottish Government
Mots-clésMedicineGlaucomaReferralOptometryFalse positive paradoxQualitative researchPediatricsFamily medicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the presentation behaviours and pathways to detection of adults who first presented to UK hospital eye services with severe glaucoma. DESIGN: Semistructured interviews, based on models of diagnostic delay, to obtain a descriptive self-reported account of when and how participants' glaucoma was detected. RESULTS: 11 patients participated (five in Aberdeen, six in Huddersfield). Four participants reported that the optometry appointment at which their glaucoma was detected was their first ever eye test or their first for over 10 years. Seven participants reported attending regular routine optometrist appointments. Their self-reported experiences and pathways to detection describe a variety of missed detection opportunities and delayed referral and treatment. CONCLUSIONS: The qualitative data suggest that late detection of glaucoma can result from delays at the patient level but, although based on a small sample, delays also occurred at the healthcare provider (system) level both in terms of accuracy of case detection and effective referral. We suggest that current attempts to address the significant burden of over-referral of glaucoma suspects to hospital eye services (a large proportion of which are false positives) must also focus on the issue of false negatives and on reducing missed detection and service delays.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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