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Enregistrement W4225342687 · doi:10.1371/journal.pone.0266380

Outreach screening to address demographic and economic barriers to diabetic retinopathy care in rural China

2022· article· en· W4225342687 sur OpenAlexaff
Baixiang Xiao, Gareth Mercer, Ling Jin, Han Lin Lee, Tingting Chen, Yanfang Wang, Yuanping Liu, Alastair K. Denniston, Catherine Egan, Jia Li, Qing Lu, Ping Xu, Nathan Congdon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUlverscroft FoundationBayer
Mots-clésOutreachMedicinePopulationReferralDiabetic retinopathyCohortDiabetes mellitusCohort studyGerontologyDemographyFamily medicineInternal medicineEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Poor access to existing care for diabetic retinopathy (DR) limits effectiveness of proven treatments. OBJECTIVES: We examined whether outreach screening in rural China improves equity of access. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: We compared prevalence of female sex, age > = 65 years, primary education or below, and requiring referral care for DR between three cohorts with diabetes examined for DR in neighboring areas of Guangdong, China: passive case detection at secondary-level hospitals (n = 193); persons screened during primary-level DR outreach (n = 182); and individuals with newly- or previously-diagnosed diabetes in a population survey (n = 579). The latter reflected the "ideal" reach of a screening program. RESULTS: Compared to the population cohort, passive case detection reached fewer women (50·8% vs. 62·3%, p = 0·006), older adults (37·8% vs. 51·3%, p < 0·001), and less-educated persons (39·9% vs. 89·6%, p < 0·001). Outreach screening, compared to passive case detection, improved representation of the elderly (49·5% vs. 37·8%, p = 0·03) and less-educated (70·3% vs. 39·9%, p<0·001). The proportion of women (59.8% vs 62.3%, P>0.300) and persons aged > = 65 years (49.5% vs 51.3%, p = 0.723) in the outreach screening and population cohorts did not differ significantly. Prevalence of requiring referral care for DR was significantly higher in the outreach screening cohort (28·0%) than the population (14·0%) and passive case detection cohorts (7·3%, p<0·001 for both). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Primary-level outreach screening improves access for the poorly-educated and elderly, and removes gender inequity in access to DR care in this setting, while also identifying more severely-affected patients than case finding in hospital.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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