Outreach screening to address demographic and economic barriers to diabetic retinopathy care in rural China
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».