A national survey of Canadian ophthalmologists to determine awareness of published guidelines for the management of uveitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of this study are to assess Canadian ophthalmologists' awareness of established uveitis treatment guidelines and clinical management of uveitis and to assess the frequency of government applications for immunomodulatory therapy (IMT) and identify primary prescribers. A 25-item questionnaire was sent to 759 practicing Canadian ophthalmologists. Six questions assessed demographics including the year of residency completion, training by uveitis specialists during residency, and fellowship training. Five questions assessed application of guidelines to clinical scenarios, and 12 questions assessed referral patterns and success of obtaining coverage for IMT. RESULTS: Of 144 respondents, 12 (8.3 %) were uveitis specialists; 45.1 % of respondents had uveitis training during residency by a uveitis specialist. Sixty-one percent reported awareness of management guidelines. Recent graduates (2001-2012) referred patients to uveitis specialists (55.3 %) less frequently than earlier graduates. Recent graduates also managed uveitis patients more frequently with corticosteroid injections (15.6 %) than those who graduated before 1980 (9.75 %). The majority (93.6 %) of respondents submitted less than six IMT funding applications for provincial drug coverage yearly, and 5.5 % reported prescribing IMT themselves, rather than referring to other specialists. CONCLUSIONS: Although greater than half of respondents reported awareness of uveitis treatment guidelines, Canadian ophthalmologists' awareness of uveitis treatment guidelines and application of the guidelines to patient care could be improved. Few applications are made for IMT, and the majority of applications are sent by non-ophthalmologists. This suggests the need for further education of ophthalmologist about uveitis treatment guidelines and for more ophthalmologists trained to manage uveitis with IMT.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».