Childhood blindness and visual impairment in the Narayani Zone of Nepal: a population-based survey
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
Purpose: To estimate the prevalence and causes of blindness (BL), severe visual impairment (SVI), moderate visual impairment (ModVI) and mild visual impairment (MildVI) in children in Narayani Zone, Nepal.Methods: In 2017, 100 population clusters within the Narayani Zone of Nepal were selected using RAAB software. Children (aged 0–15 years) suspected of having visual problems were identified using Key Informants (KIs) and school teachers and were referred for ophthalmologic examination. Eye care staff actively sought children who failed to present for examination. Causes of BL/SVI/ModVI/MildVI were categorized using standard World Health Organization definitions.Results: Of 76,588 children selected, 72,900 (95%) were screened. Of 2,158 children referred for examination, 1,322 were referred by teachers and 836 by KIs. A total of 1,617 (75%) children received a detailed examination, of whom 128 children [65 girls (51%)] mean age of 9.4 (± 4.1 years) were confirmed to have BL 7 (5.5%), SVI 16 (12.5%), ModVI 19 (15%) or MildVI 86 (67%). The combined prevalence of BL/SVI/ModVI/MildVI was 175/100,000 (95% CI 172–178/100,000); BL/SVI/ModVI was 55/100,000 (95% CI 53–57/100,000) and the combined BL/SVI estimate was 30/100,000 (95% CI 29–31/100,000). The leading causes of BL/SVI/MVI were refractive error 23 (55%) and whole globe disorders 5 (12%). Total avoidable causes were 31 (74%).Conclusion: The prevalence of BL/SVI/ModVI among children in Narayani Zone was moderate and included a high proportion of avoidable and treatable cases. Pediatric ophthalmic services need improvement, mainly refractive error correction in rural areas of Nepal.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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