National survey of paediatric vision screening programs across Canada: Identifying major gaps and call to action
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Paediatric vision screening programs identify children with ocular abnormalities who would benefit from treatment by an eye care professional. A questionnaire was conducted to assess existence and uptake of school-based vision screening programs across Canada. A supplementary questionnaire was distributed among Ontario's public health units to determine implementation of government mandated vision screening for senior kindergarten children. METHODS: Chief Medical Officers of Health for each province and territory, and Ontario's thirty-four public health units were sent a questionnaire to determine: 1) whether school-based vision screening is being implemented; 2) what age groups are screened; 3) personnel used for vision screening; 4) the type of training provided for vision screening personnel; and 5) vision screening tests performed. RESULTS: Of the thirteen provinces/territories in Canada, six perform some form of school-based vision screening. Two provinces rely solely on non-school-based programs offering eligible children an eye examination by an optometrist and three rely on ocular assessment conducted by a nurse at well-child visits. In Ontario, where since 2018 vision screening for all senior kindergarten students is government mandated, only seventeen public health jurisdictions are implementing universal vision screening programs using a variety of personnel ranging from food safety workers to optometrists. CONCLUSION: Good vision is key to physical and emotional development. There is an urgent need for a universal, evidence-based and cost-effective multidisciplinary approach to standardize paediatric vision screening across Canada and break down barriers preventing children from accessing eye care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».