A Study on the Actual Condition of Ophthalmic Medical Institutions in Korea
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Approximately 90% of the medical institutions in Korea are located in cities, so there is a disparity in medical resource distribution between urban and rural areas. In order to establish an equal healthcare system, it is necessary to understand the distribution and treatments offered by medical institutions and to investigate access to these facilities. In the present study, we investigated medical institutions offering ophthalmic examinations for children in Korea.Methods: The presence or absence of regional eye clinics and ophthalmologists in public health centers, public health offices, and military medical facilities were investigated in different cities and counties. In addition, the population status and ophthalmic facilities in vulnerable areas were investigated.Results: In the second quarter of 2021, there were 1,658 regional eye clinics in Korea located in Seoul, Gyeonggi, Busan, and Daegu, respectively. There were a total of 3,610 ophthalmologists in Seoul, Gyeonggi, Busan, and Daegu, respectively. Among the 250 counties, 20 did not have eye clinics while 13 did not have an ophthalmologist. The average time required to reach the closest eye examination center was 48.0 ± 38.1 minutes by car and 75.1 ± 40.0 minutes by public transportation. The total population in vulnerable areas was 558,336, including 28,358 children under the age of 10 years.Conclusions: The present study identified vulnerable areas for eye examinations. Based on the findings, it is necessary to establish a healthcare system with improved accessibility, equity, and efficiency considering the importance of ophthalmic examinations in children and the elderly.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».