Willingness to use follow-up eye care services after vision screening in rural areas surrounding Chennai, India
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the willingness to utilise follow-up eye care services among participants of community vision screenings in rural villages surrounding Chennai. METHODS: Vision screening participants aged ≥40 years were selected by systematic sampling and were invited to respond to a pretested verbal survey with close-ended questions before undergoing screening. RESULTS: Two hundred and ninety-two people responded. Among the respondents, 50.3% reported experiencing an eye problem, and 53% of these individuals had never had an eye examination. Acceptance rate for eye surgery, medications, and eyeglasses among the respondents was 59.2%, 52.7% and 90.8%, respectively. These acceptances were not associated with sex, age, or employment; medication acceptance was inversely associated with literacy. Surgery acceptance and medication acceptance were associated with area of residence. Presence of another chronic disease was a predictor for surgery acceptance among respondents experiencing eye problems. CONCLUSIONS: Maintaining consistent quality of services delivered is crucial for increasing uptake of existing eye care services. Educational interventions may increase eye care service usage by targeting all demographic subgroups of rural populations equally. Additional interventions should be offered to patients without previous exposure to the healthcare system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».