Cost and quality of life of overlooked eye care needs of children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this research was to conduct a systematic review and cost analysis to summarize, from the Ministry of Health perspective, the costs families might incur because of their child's prescription for refractive errors and amblyopia correction. METHODS: Databases including MEDLINE, Embase, BIOSIS, CINAHL, HEED, ISI Web of Science, and the Cochrane Library as well as the gray literature were searched. Systematic review was conducted using EPPI-Reviewer 4. Percentage difference in cost of glasses and patches per patient per various diagnoses were computed. The cost of glasses and patches was projected over a 5-year time horizon. Cost-utility analysis was performed. RESULTS: In total, 302 records were retrieved from multiple databases and an additional 48 records were identified through gray literature search. From these, a total of 14 studies (10,388 subjects) were eligible for quantitative analysis. The cost of glasses increased significantly for congenital cataract patients to US$1,820, esotropia patients to US$840, myopes to US$411, amblyopes (mixed) to US$916, anisometropes to US$521, and patients with strabismus to US$728 over a 5-year period making them unaffordable for low-income families. Incremental cost of glasses of congenital cataract patients with delayed treatment was computed to be US$1,690 per health utility gained. Incremental cost of glasses for high refractive error was US$93 per health utility gained in non-compliant children. For amblyopia patients, incremental cost of glasses per quality-adjusted life years gained was US$3,638. CONCLUSION: Cost of corrective lenses is associated with significant financial burden and thus other means of mitigating costs should be considered. Eyesight problems in children are perceived as low-priority health needs. Thus, educational interventions on substantial visual deficits of not wearing glasses should be offered to families and governmental health agencies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».