Indigenous Eye Health in the Americas: The Burden of Vision Impairment and Ocular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Review of the burden of vision impairment and blindness and ocular disease occurrence in Indigenous Peoples of the Americas. We systematically reviewed findings of the frequency of vision impairment and blindness and/or frequency of ocular findings in Indigenous groups. The database search yielded 2829 citations, of which 2747 were excluded. We screened the full texts of 82 records for relevance and excluded 16. The remaining 66 articles were examined thoroughly, and 25 presented sufficient data to be included. Another 7 articles derived from references were included, summing a total of 32 studies selected. When considering adults over 40 years old, the highest frequencies of vision impairment and blindness in Indigenous Peoples varied from 11.1% in high-income North America to 28.5% in tropical Latin America, whose rates are considerably higher than those in the general population. Most of the ocular diseases reported were preventable and/or treatable, so blindness prevention programs should focus on accessibility to eye examinations, cataract surgeries, control of infectious diseases, and spectacles distribution. Finally, we recommend actions in six areas of attention towards improving the eye health in Indigenous Peoples: access and integration of eye services with primary care; telemedicine; customized propaedeutics; education on eye health; and quality of data.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».