Prevalence of eye disease and visual impairment in Île de la Gonave, Haïti
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data describing the prevalence of blindness and visual impairment in Haiti are sparse. The Haitian National Committee for the Prevention of Blindness (CNPC) estimates the prevalence of blindness at 1 %. Other regional data estimate moderate and severe visual impairment at 5% and 22%, respectively. IRIS Mundial (IM) is a non-governmental organization collaborating with the CNPC to develop eye care infrastructure in Haiti. To estimate the prevalence and causes of blindness and visual impairment on the Haitian island of Gonâve, to assist in planning of relevant eye care infrastructure. Results from eye exams carried out by a team from IM in January 2013 have been compiled and analyzed. In all, 1724 patients were examined (38% men, 62% women). In the best eye, 87% of patients had visual acuity, 6% had moderate visual impairment, and 7% had severe visual impairment. Moreover, 1% of patients had high myopia, 1% high hyperopia, 1% high astigmatism, and 32% were presbyopic. Clinically significant binocular cataracts were found in 1.5 % of patients, while 2 % were diagnosed with probable glaucoma. Our data give a glimpse of the prevalence of visual impairment and ocular disease on Gonâve Island in Haiti. Uncorrected refractive error, cataracts, and glaucoma are confirmed as prevalent conditions in this population and their presence should guide the planning of relevant eye care interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».