Management of Ocular Surface Disease in Glaucoma: A Survey of Canadian Glaucoma Specialists
Notice bibliographique
Résumé
PRéCIS:: Ocular surface disease (OSD) in glaucoma is an area for improvement in the management of patients with glaucoma. This study explores the knowledge of glaucoma subspecialists toward OSD in glaucoma, then provides a suggested treatment algorithm. PURPOSE: To assess the attitudes, knowledge, and level of comfort of Canadian glaucoma specialists with respect to the assessment and management of OSD among patients with glaucoma. METHODS: Ophthalmologist members of the Canadian Glaucoma Society with fellowship training in glaucoma were contacted to participate in this cross-sectional survey study. Responses were recorded to statements regarding attitudes toward OSD in glaucoma, and assessment and management modalities. These were recorded primarily in the form of a Likert scale rated 1 to 7 from "strongly disagree" to "strongly agree." Descriptive statistics were generated, and mean and SD for responses on Likert scales. RESULTS: Thirty-six responses were included. All respondents agreed that comprehensive management of OSD could improve quality of life, 97% agreed it could lead to better glaucoma outcomes, whereas only 22% agreed it is presently being adequately managed in glaucoma practices. Respondents were asked to list all treatment modalities they felt knowledgeable about, ranging from 100% for optimizing topical glaucoma therapies to 31% for serum tears. Nearly all respondents (92%) agreed that a suggested algorithm for the treatment of OSD in glaucoma could improve their approach to management. CONCLUSION: OSD is a common comorbidity of glaucoma. Although respondents overwhelmingly agreed that comprehensive management of OSD may lead to improved quality of life and glaucoma-related outcomes, only a small percentage felt it was presently adequately managed. Increasing knowledge related to the assessment and management of OSD in glaucoma may in the future improve patient care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».