Childhood blindness and visual impairment in the Narayani Zone of Nepal: a population-based survey
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».