The prevalence and causes of visual impairment among the male homeless population of Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Clinical relevance Homeless populations have lower health indicators, including in eye care. Few data exist on the levels and causes of visual impairment in Canadian homeless populations, and none in Montreal.Background This study aims to characterise the causes and levels of visual impairment, as well as eye care services utilisation among the Montreal homeless.Methods Using random sampling, five homeless shelters were selected. In each shelter, 20 participants were randomly selected. After obtaining informed consent, participants completed an ocular examination, which included: presenting visual acuity (pinhole as needed), intraocular pressure, confrontation visual field, dilated fundus examination, post-dilation autorefraction and questionnaire on social determinants of health.Results A total of 95 participants were examined, of which 97.9% were male. The median age was 49 years old (interquartile range 38–56.5). The age-adjusted prevalence of visual impairment (presenting visual acuity <6/12) was 23.6% (95% CI 15.1–32.9) compared to 6.0% in the Canadian population (Z = 77.9, p < 0.0001). With pinhole correction, the prevalence of visual impairment dropped to 5.8% (95% CI 1.7–11.8). Prevalence was 8.2% (95% CI 3.7–15.9) for cataracts, 11.4% (95% CI 5.9–19.7) for glaucoma or suspects and 4.7% (95% CI 1.7–11.9) for diabetic retinopathy. Lastly, 18.9% of participants had an ocular examination within the last year compared to 41.4% in Canada (Z = −4.5, p < 0.0001) and 13.7% had never had a comprehensive eye examination.Conclusions This sample population shows a prevalence of visual impairment which is four times that of the general Canadian population, with highly prevalent uncorrected refractive error, while accessing primary eye care twice less often.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».