Barriers to cataract surgeries as perceived by visually disabled 50 years and older cataract blind participants of Nepal survey for Rapid Assessment of Avoidable Blindness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose To identify the main barriers and determinants to cataract surgery as perceived by 50 years and older Nepali people with severe visual impairment & blind due to cataracts. Methods This was part of the Rapid Assessment for Avoidable Blindness (RAAB), held in all provinces of Nepal from 2018 to 2021. Cataract blindness was defined as a person having the best-corrected vision, <6/60 in the better eye, and an unoperated cataract, which was the principal cause of visual disability. The participants were interviewed using a pretested questionnaire with seven known barriers. The demographic information was correlated with the barrier score. Results We surveyed 718 cataract blinds. Two-thirds of the participants were females. Four in ten were aged 50 to 59 years. The main barriers perceived were ’need is not felt’ (237; 33%), cost associated with surgery (218; 30%), lack of access (93; 13%), fear of surgery (88; 12%), nobody to accompany (40; 6%), unaware of surgery (18; 3%), and treatment denied (24; 3%). The barriers were not significantly different in females than in males. (P = 0.85). The provincial variations of barriers were significant. (P <0.001). High cost was a perceived barrier in all provinces except Gandaki. Access to treatment was a barrier in the Gandaki province (38%). One in four participants in the Madhesh and Bagmati provinces feared surgery. Nearly half of the cataract blind in the Madhesh and Lumbini province did not feel ‘need for restoring vision’. Conclusions To improve cataract surgery uptake, identified barriers, like lack of awareness, low visual need, and high cost must be addressed. The strategies could be devised according to provincial barriers but similar to both genders and all 50 years and older cataract blind. Offering low-cost cataract surgery, financial assistance and health promotion to improve awareness and remove fear were recommended.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».