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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».