Prevalence, care-seeking practices and impact of self-reported vision impairment in Southwest Cameroon: a community-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish the prevalence of self-reported vision impairment (VI) in Southwest Cameroon and describe associated care-seeking practices, functional limitations and economic hardships. DESIGN: A three-stage clustered sampling household community-based survey. SETTING: The Southwest region of Cameroon. PARTICIPANTS: 8046 individuals of all ages residing in the Southwest region of Cameroon. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Prevalence of self-reported VI, onset of vision loss, care-seeking practices, diagnosis and treatment, functional limitations, economic hardships on household, beliefs about surgical treatability of blindness and barriers to surgical care. RESULTS: The estimated prevalence of self-reported VI in Southwest Cameroon was 0.87% (95% CI 0.62 to 1.21). Among participants aged ≥40 years, the prevalence increased to 2.61% (95% CI 1.74 to 3.90). Less than a quarter of affected participants reported difficulty working (20.5%) or trouble going to school (12.0%) as a result of their VI. Yet, over half (52%, n=43) of affected households experienced significant economic hardships due to the VI. Residing in an urban setting (aOR 1.16, 95% CI 1.04 to 1.30) and belonging to a higher socioeconomic status (aOR 1.13, 95% CI 1.02 to 1.26) were factors associated with the belief that certain types of blindness were surgically reversible. Formal care was not sought by 16.3% (n=8) of affected participants. Cataracts was the leading diagnosis among participants who did seek formal care (43.2%, n=16), although 93.8% of these cases were not surgically treated, primarily due to a lack of perceived need. CONCLUSION: The prevalence of individuals who report vision impairment in Southwest Cameroon is considerably lower than prior published estimates based on visual physical examinations. Routine community-level screening and cost financing schemes could improve detection of pre-clinical eye disease and the utilisation of surgical care. It could also pre-empt disability and economic hardships associated with advanced VI in the region.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».