Visual acuity screening in schools: A systematic review of alternate screening methods
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Visual acuity (VA) screening in schools has been widely adopted by eye programs around the world. This review evaluates the efficacy and cost of alternate VA screening methods to identify school-age children with undetected visual deficits due to refractive error and other visual disorders. Methods: Published studies were identified from Ovid MEDLINE, MEDLINE In-Process, and EMBASE for trials from 1974 to March 2015 as well as from reference and author searches. All controlled studies were included. Data extraction tables were developed a priori for key screening test performance indicators, including compliance. Results: Three trials met the inclusion criteria, two comparing alternate teacher models and one compared teachers to primary eye care workers using three different VA thresholds. School vision screening using “all class teachers” (ACTs) found significantly fewer screen-positive children than select teachers (STs) (9.9 vs. 16.6% [p < 0.001] respectively) and significantly more children with visual disorders (5.7 vs. 4.0% [p < 0.001] respectively) at 30% of the cost and improved compliance. Teachers performed similarly to primary eye care workers in detecting children with visual disorders with 6/12 the optimal cut-off level. Conclusions: Using detection of children with visual disorders as outcome, evidence supports school screening using “ACTs” and a 6/12 VA threshold. Using the proportion of students with visual disorders who attend follow up at the referral hospital within three months as outcome, one study supports use of ACTs. Using cost per child detected with visual disorders as outcome, one study supports use of ACTs.
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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 | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».