Global cost of correcting vision impairment from uncorrected refractive error
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the global cost of establishing and operating the educational and refractive care facilities required to provide care to all individuals who currently have vision impairment resulting from uncorrected refractive error (URE). METHODS: The global cost of correcting URE was estimated using data on the population, the prevalence of URE and the number of existing refractive care practitioners in individual countries, the cost of establishing and operating educational programmes for practitioners and the cost of establishing and operating refractive care facilities. The assumptions made ensured that costs were not underestimated and an upper limit to the costs was derived using the most expensive extreme for each assumption. FINDINGS: There were an estimated 158 million cases of distance vision impairment and 544 million cases of near vision impairment caused by URE worldwide in 2007. Approximately 47 000 additional full-time functional clinical refractionists and 18 000 ophthalmic dispensers would be required to provide refractive care services for these individuals. The global cost of educating the additional personnel and of establishing, maintaining and operating the refractive care facilities needed was estimated to be around 20 000 million United States dollars (US$) and the upper-limit cost was US$ 28 000 million. The estimated loss in global gross domestic product due to distance vision impairment caused by URE was US$ 202 000 million annually. CONCLUSION: The cost of establishing and operating the educational and refractive care facilities required to deal with vision impairment resulting from URE was a small proportion of the global loss in productivity associated with that vision impairment.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».