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Enregistrement W4388188552 · doi:10.4102/aveh.v82i1.850

Global mapping of optometry workforce

2023· article· en· W4388188552 sur OpenAlexaff
Kovin Naidoo, Pirindhavellie Govender-Poonsamy, Priya Morjaria, Sandra S. Block, Ving Fai Chan, Ai Chee Yong, Luigi Bilotto

Notice bibliographique

RevueAfrican vision and eye health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBrien Holden Vision Institute
Mots-clésOptometryMedicineWorkforcePopulationVisual impairmentDeveloping countryEye careEconomic shortageEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vision impairment is a growing global burden issue, and appropriately trained optometrists are essential for its management. However, there is a shortage of optometrists worldwide, which hampers eye care planning. Few studies have addressed this shortage quantitatively. Aim: The study aimed to describe the distribution of the global optometric workforce. Setting: Global and country level. Methods: From February 2017 to May 2020, a standardised questionnaire in English was utilised to collect data on the global number and distribution of optometrists from key informants. Optometrists were categorised based on the World Council of Optometry’s guidelines, from levels two to four. Optometrist-to-population ratios were calculated for all countries and regions and compared with targets of 1:50 000 (in developing contexts) or 1:10 000 (in developed contexts). Results: An 80.9% response was achieved with responses from 123 of the 152 countries invited. Most (40.7%) key informants were academics. The total number of optometrists across 21 Global Burden of Disease (GBD) regions was 331 781. Sixty-six (53.7%) countries met the 1:50 000 optometrist-to-population ratio. There was a noticeable positive correlation ( r = 0.7) between the prevalence of blindness and vision impairment and the optometrist-to-population ratios. Strong inverse relationships existed between a country’s gross domestic product and optometrist-to-population ratio. Conclusion: High-income countries met the target for optometrist-to-patient ratios, while low- to middle-income countries and low-income countries did not meet the targets. Low optometrist-to-patient ratios were strongly associated with a higher magnitude of blindness and vision impairment. Contribution: This article provides the first consolidation of the global optometry workforce.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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