Myopia Management in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine how optometrists in Canada manage their pediatric myopia patients and to assess whether this has changed over time. Methods: In a retrospective chart review, records for children aged 6–10 years who had an eye exam between 2017 to 2021 were reviewed. Children were grouped by presenting refraction (myopes ≤ −0.50 D or pre-myopes ≤ +0.75 D). Up to five unique patients were selected for each age (6, 7, 8, 9, and 10) and initial visit year (2017 to 2021) for each group (myopes and pre-myopes), for a maximum of 250 files per practice. Demographic information, refraction, and recommended interventions were recorded. Logistic regression was used to model the likelihood of being prescribed a myopia control intervention based on patient and optometrist characteristics. Results: A total of 2905 patients (n = 1467 (50%) female) from 15 practices across Ontario, Canada, were included, accounting for 8546 visits. Optometrists predominantly prescribed single-vision spectacle correction as a first-line intervention for myopic children, although this declined from 98.2% in 2017 to 56.7% in 2023. The use of myopia control modalities increased from 1.8% to 43.3% over this same period. Optometrists began recommending myopia control at lower myopic refractive errors over time (−2.63 DS in 2017 vs and −1.49 DS in 2020). Myopia control spectacles were the most commonly prescribed intervention, despite the observation that optometrists are not hesitant to fit contact lenses in younger children. Optometrists who had been in practice longer were more likely to prescribe older forms of myopia control (e.g., bifocals/progressives) than more recent graduates. Conclusions: While single-vision spectacle correction remains a primary approach for initial myopia management in Ontario, Canada, optometrists increasingly recommend myopia control and are initiating interventions earlier.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».