Glaucoma Screening and Referral Risk Factors in a High-Risk Population: Follow-Up Study of the Manhattan Vision Screening Study
Notice bibliographique
Résumé
PRÉCIS: Community-based eye health screenings that incorporated fundus photography and optometric exams in a high-risk NYC population effectively identified a higher than average number of participants that required an in-office glaucoma evaluation. PURPOSE: To report glaucoma screening rates and risk factors associated with referral for in-office glaucoma evaluation in the Manhattan Vision Screening and Follow-up Study (NYC-SIGHT). METHODS: In this 5-year, cluster-randomized clinical trial, eligible individuals aged 40 and older were recruited from affordable housing developments and senior centers. Visual acuity with correction, intraocular pressure (IOP) measurements, and nonmydriatic fundus photography were conducted. Images were graded by a glaucoma specialist; those with an abnormal image were referred; those who failed the screening or had an unreadable fundus image were examined by the study optometrist. χ 2 tests and stepwise multivariate logistic regression analyses were conducted to determine factors associated with glaucoma referral. RESULTS: Totally, 708 participants were screened; 189 (26.6%) were referred for an in-office glaucoma evaluation due to an abnormal optic disc image (n=138) or abnormal optometric exam (n=51). Those referred had a mean age 68.5±11.7 years and were 60% female, 57% Black, and 37% Hispanic. Stepwise multivariate logistic regression showed participants with self-reported glaucoma (OR: 8.096, 95% CI: 4.706-13.928, P =0.000), IOP > 23 mm Hg at the screening (OR: 3.944, 95% CI: 1.704-9.128, P =0.001), or wore prescription eyeglasses (OR: 1.601, 95% CI: 1.034-2.48, P =0.035) had higher odds of being referred for an in-office glaucoma evaluation. Of those referred, 106 (56%) attended, 36 participants (34%) were diagnosed with glaucoma and 38 participants (35.8%) as glaucoma suspects. CONCLUSION: Our findings support public health approaches that focus on community-based eye health screenings in high-risk populations and prioritize underserved communities.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».