An international survey of optometric management of stroke survivors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».