Global Insights from Patients, Providers, and Staff on Challenges and Solutions in Managing Neovascular Age-Related Macular Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neovascular age-related macular degeneration is a global public-health concern, associated with a considerable burden to individuals, healthcare systems, and society. The objective of this study was to understand different perspectives on the challenges associated with the clinical management of neovascular age-related macular degeneration, which could elucidate measures to comprehensively improve clinical care and outcomes. METHODS: A survey was carried out of patients with neovascular age-related macular degeneration, their providers, and clinic staff in 77 clinics across 24 countries on six continents, from a diverse range of healthcare systems, settings, and reimbursement models. Surveys comprised a series of single/multiple-response questions completed anonymously. Data gathered included patient personal characteristics, appointment attendance challenges, treatment experiences, and opportunities to improve support. Provider and clinic staff surveys asked similar questions about their perspectives; clinic characteristics were also captured. RESULTS: There were 6425 responses; 4558 patients with neovascular age-related macular degeneration, 659 providers, and 1208 clinic staff. Challenges identified included concern about patient burden to family/friends, high frequency of treatment, difficulties in traveling to appointments, long waiting times, and insufficient comprehension of neovascular age-related macular degeneration. Participants identified logistical (improved financial assistance with treatment and out-of-pocket costs, and appointment reminders), operational (addressing clinic set up to reduce waiting times and improving the amount of time providers spend with patients), and educational (improving quality and provision of patient information and expectation-setting) opportunities to improve care. CONCLUSIONS: The wealth of data generated by this global survey highlights the breadth of challenges associated with clinical management of patients with neovascular age-related macular degeneration. Addressing the opportunities raised could improve patient adherence to treatment and potentially outcomes, reduce appointment burden, and increase clinic capacity.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».