Strategies for reducing visual impairment and blindness in rural and remote areas of Africa
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of visual impairment (VI) and blindness in Africa is one of the highest in the world; a large proportion of the causes are preventable. The prevalence is particularly high in rural and remote areas, where many of the continent’s inhabitants live. This is of great concern because of the low number and poor distribution of primary eye care practitioners, as well as poor eye care infrastructure services in those areas. Uncorrected refractive errors are a major cause of avoidable VI and blindness, and optometrists play a major role in refractive error correction on the continent. However, as with other healthcare providers in Africa, optometrists are few and tend to be mainly in major cities. This paper highlights possible strategies, in alignment with the Ottawa Charter for Health Promotion, that can reduce VI in rural and remote areas of the continent. The strategies include increasing the eye care workforce, attracting them to rural areas and retaining them there, improving the eye care infrastructure, service improvement such as equitable distribution of eye care practitioners, implementing preventive measures such as vision screening and affordable spectacles, and eye health education such as eye health promotions, school health programmes and eye care awareness campaigns. Such strategies could drastically reduce the prevalence of VI and blindness in rural and remote areas of Africa.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».