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Enregistrement W2632596151

World Glaucoma Day, 6 March 2008: Tackling Glaucoma Internationally

2007· article· en· W2632596151 sur OpenAlexaff
Yvonne M. Buys, Ivan Goldberg, George N. Lambrou, Robert Ritch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlaucomaMedicineBlindnessMacular degenerationOptometryDiseasePublic healthOphthalmologyInternal medicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

© 2007 Scientific Communications International Limited Correspondence: Dr George Lambrou, Athens Institute of Ophthalmology, Agias Barbaras 61, Halandri 15231, Athens, Greece. Tel: (30 210) 722 2722; Fax: (30 210) 722 2747; E-mail: gnlambrou@hotmail.com, george@lambrou.eu We have all heard many times that “Glaucoma is the second most common treatable cause of blindness worldwide”. Glaucoma is a significant public health concern, being the leading cause of irreversible blindness and consistently ranking among the leading causes of blindness in virtually every nation. In developing countries, cataract is the leading cause of blindness. In developed countries, the leading cause of blindness is age-related macular degeneration (AMD). However, there is a fundamental difference between these 2 diseases and glaucoma; their high rank as causes of blindness is due to structural reasons that are hard to address (limited access to surgical infrastructure for cataract and lack of an effective preventive treatment for AMD), whereas in the case of glaucoma, the main reason is low awareness of the disease and its implications. Indeed, it is estimated that only 50% of those affected with glaucoma in developed nations are aware that they have the disease, while as many as 90% or more of people with glaucoma in underdeveloped countries are unaware of having the disease or have even heard of glaucoma. Despite our better understanding of risk factors for glaucoma, we have yet to see an improvement in these numbers. Worse, although glaucoma occurs in all age groups, it is more common in older adults, and with an ageing population, estimates of glaucoma prevalence are increasing. It has been predicted that by 2020, 79.6 million people worldwide will have glaucoma, 11.2 million of whom will be bilaterally blind, up from the current 4.5 million. Recent years have seen considerable progress in the diagnosis and treatment of glaucoma. Technological advances in optic nerve and retinal nerve fibre layer imaging and visual field testing make it possible to diagnose glaucoma at earlier stages, when treatment has a better prognosis. Medical treatment is available and effective for controlling glaucoma for most patients, while for those who have uncontrolled disease, laser and surgical interventions are often successful. Optic nerve and visual field damage are irreversible. As damage progresses gradually, often unnoticed by the patient, early detection and treatment are of paramount importance to prevent blindness. For individuals with known risk factors for glaucoma, particularly elevated intraocular pressure, increasing age, African descent, family history of glaucoma, vasospasm, low blood pressure, and high myopia, the importance of routine examinations cannot be understated. Also, despite strong evidence that lowering intraocular pressure can delay the onset and progression of glaucoma, reported rates of non-compliance with glaucoma therapy range from 5% to as high as 80%. This high variability results from different definitions for non-compliance and the way it is measured.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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