Patients’ Acceptance of Glaucoma Therapy in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
PRÉCIS: Patients' acceptance of glaucoma therapy was high overall in this study, but lower for surgery than for laser or medical therapy. Fear and cost were the leading reasons why patients declined recommended therapy and they were treatment-specific. Cost was the primary reason for declining medical and laser therapy, while fear was the most common reason for declining surgical therapy. PURPOSE: To determine the frequency at which patients newly diagnosed with glaucoma in sub-Saharan Africa (SSA) decline recommended therapy and to characterize the reasons for declining therapy. METHODS: This was a multicenter, cross-sectional study conducted on adult patients at the time of glaucoma diagnosis at 27 centers in 10 countries in SSA. Data collected from the diagnostic encounter included demographics, clinical glaucoma characteristics, treatment recommendations, patient acceptance of therapy, and reasons for declining therapy. RESULTS: Among 2282 eyes of 1198 patients offered treatment for glaucoma, initially recommended treatment was accepted in 2126 eyes (93.2%). Acceptance of therapy varied with the nature of treatment offered, with medical therapy accepted in 99.2% of eyes, laser therapy in 88.3%, and surgical therapy in 69.3%. The most common reasons cited for declining therapy were fear (42.9%) and cost (41.7%); cost was the primary reason for declining medical and laser therapy, while fear was the most common reason for declining surgical therapy. Most patients declining laser or surgical therapy accepted medical therapy as an alternate therapy (98.1%). CONCLUSIONS: Patients' acceptance of glaucoma therapy was high overall, but lower for surgery than for laser or medical therapy. Most patients who declined laser or surgical therapy accepted medical therapy as an alternate therapy when offered. Educational interventions, sustainable incentives, and other approaches are needed to enhance patient acceptance of glaucoma therapy in this setting, particularly surgery, when needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».