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Enregistrement W4404048851 · doi:10.1080/07853890.2024.2422053

An international survey of optometric management of stroke survivors

2024· article· en· W4404048851 sur OpenAlexafffundabout
Amritha Stalin, Tammy Labreche, Susan J. Leat

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Association of OptometristsCollege of Optometrists
Mots-clésStroke (engine)MedicinePhysical medicine and rehabilitationOptometryPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A survey was conducted to describe the current status of optometric awareness and involvement regarding post-stroke management as literature suggests that visual impairment often goes undiagnosed and unmanaged in stroke survivors. MATERIALS AND METHODS: A questionnaire was developed by the researchers, pilot tested by 5 other optometric researchers and 15 optometrists and modified based on the feedback. Practicing optometrists were invited to complete the anonymous online survey through optometric organizations in Canada, Hong Kong, India, UK, and US. RESULTS: Results showed that the majority of optometrists (61%) see 1-5 post-stroke patients per month, although 15% report seeing none. In all cases, optometrists referred stroke patients to other health care professionals more often than receiving incoming referrals from them. About 21% of all respondents were already fully involved in post-stroke vision care and 57% were interested in being more involved. Limiting factors to seeing more post-stroke patients included resources (29.8%), funding (25.8%), awareness (25.1%), and interest (9.8%). There was consensus among respondents in all countries that optometrists should be members of post-stroke care teams. CONCLUSION: Optometrists are well suited to provide post-stroke visual rehabilitation but are often not included in care teams for these patients. As a result, the visual management of post-stroke patients often is unaddressed.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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