International trends in prescribing multifocal and monovision soft contact lenses to correct presbyopia (2000–2023): An update
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Numerous multifocal soft contact lenses have been introduced into clinical practice over the past half century. The purpose of this work is to update earlier surveys by describing international trends in multifocal and monovision soft lens fitting for presbyopia between 2000-2023, inclusive. METHOD: An annual contact lens prescribing survey was sent to eye care practitioners in up to 71 countries between 2000-2023. Data relating to 52,580 soft daily wear lens fits to presbyopes (those ≥45 years of age) undertaken in 20 countries returning reliable longitudinal data were analysed in respect of multifocal and monovision soft daily wear lens fits. RESULTS: Overall, multifocal and monovision soft daily wear lens prescribing to presbyopes has more than doubled over the course of this survey, from 26.4 % of standard soft daily wear lens fits in 2000 to 61.1 % in 2023 (p < 0.0001). There were significant differences between countries in presbyopia soft daily wear lens prescribing (p < 0.0001). Of all soft daily wear fits to males, 45.1 % were multifocal and monovision soft lenses, compared with 52.7 % for females (p < 0.0001). When considered as the proportion of lenses fitted by age, multifocal soft lens fitting peaked between 50-65 years, followed by a precipitous drop until 85-90 years of age, and then an increase beyond 90 years of age. Analysis of 13,014 recent soft lens fits to presbyopes (2019-2023) revealed the following fitting proportions: multifocal lenses - 51 %; monovision - 10 %; and non-presbyopia fitting - 39 %. CONCLUSION: There has been a substantial increase in soft contact lens correction of presbyopia using multifocal and monovision corrections throughout the 24 years of this survey. A significant number of soft contact lens-wearing presbyopes are not receiving a presbyopia contact lens correction.
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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) | 0,000 | 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 ».