A simple integrated primary health care based model for detection of diabetic retinopathy in resource-limited settings in Pakistani population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To find out prevalence of Diabetic Retinopathy in general population of three districts in Pakistan.Methods: A community based cross-sectional survey was conducted in three large districts of Pakistan namely Rawalpindi in Punjab, Peshawar in Khyber Pakhtoonkhwa and Hyderabad in Sindh between January 2013 and August 2015. Lady Health Workers identified individuals at high risk for diabetes based on pre-defined criteria. High risk population was tested for dysglycemia. Fundoscopic evaluation for evidence of DR was performed in all individuals with a random blood glucose >190mg/dl. Individuals with the evidence of DR were referred to affiliated tertiary care ophthalmology departments.Results: A total of 42,629 individuals reported at the project sites and 63% (n=26,859) were female. Fifty one percent (n=21,989) individuals met high risk criteria. Out of these 21,989 individuals, dysglycemia was found in 3,869 (17.6%). Fundoscopy showed evidence of DR in 1,042 (27%) individuals. Amongst high risk population, dysglycemia was significantly more common in females as compared to males. The frequency of DR in dysglycemic patients was comparable across both gender groups.Conclusion: The prevalence of DR in Pakistani population is alarmingly high. This preventable cause of blindness is largely undiagnosed in our population and a simple integrated model based on primary health care facilities can help identify and treat a large population of DR patients.doi: http://dx.doi.org/10.12669/pjms.325.10955How to cite this:Jawa A, Assir MZK, Riaz SH, Chaudhary R, Awan F, Akram J. A simple integrated primary health care based model for detection of diabetic retinopathy in resource-limited settings in Pakistani population. Pak J Med Sci. 2016;32(5):1102-1106.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle