Canadian Optometric Low Vision: Predictive Factors and Regional Comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the regional differences in low vision (LV) provision across Canada and to identify predictive factors for the provision of more extensive low vision services (LVS). Methods: Practising optometrists across Canada were invited to participate in a questionnaire that investigated personal and practice demographics, levels of LVS offered, patterns of referrals and barriers to provision of LVS. Results: 459 optometrists responded. Predictive factors for providing more extensive LVS included: optometrists with >15 years of practice, having a local LV optometrist/ophthalmologist within one day’s travel, not having a multi-disciplinary LV clinic within one-day’s travel, working in a practice in a population of <50,000, and having 2+ optometrists in the same practice. Regional differences were found in the following variables: the presence of an optometrist offering LVS within the respondent’s primary practice, referral criteria, the type of LV provider receiving the referral, and the perceived quality of LVS. Conclusions: LVS are provided differently across Canada and the availability of government-funded LVS appeared to enhance optometric referrals to multidisciplinary low vision clinics. Optometrists who were in a group practice setting, who had practiced for >15 years and who worked in a less populated area were more likely to provide more extensive LVS.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».