Estimating the costs and quality of life impact of vision loss in the population aged 50-80 years in Malta: evidence from The Malta Eye Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Visual impairment and related ocular conditions impose substantial direct, indirect, and intangible costs, encompassing healthcare expenses, productivity losses, and reduced quality of life. Despite the global relevance of visual impairment, no comprehensive cost analysis has yet been conducted in an older adult Maltese population aged 50-80 years. Methods: Prevalence estimates from the population-based Malta Eye Study were used to calculate indirect costs via the gross national income per capita method with disability weight assumptions. Direct medical costs for key ocular conditions, including refractive error, cataract, age-related macular degeneration, diabetic retinopathy, and glaucoma, were estimated using prevalence, hospital, and private data performance indices and relevant cost data, enabling estimation of service coverage and unmet care needs. Intangible costs were derived from quality-of-life measures using the National Eye Institute Visual Function Questionnaire-39 to calculate disability weights and years lived with disability (YLD). Results: The productivity losses from blindness and moderate-severe visual impairment among individuals aged 50-80 were estimated at €16.0 million per annum (95% CI €6.0-€43.0 million). The estimated annual direct medical costs from the main ocular causes were estimated to sum up to €53.4 million (95% CI €44.6-€67.0 million), with unmet needs amounting to €20.8 million (95% CI €15.5-€28.5 million). Cataract (56.9%) and refractive error (24.5%) accounted for the highest shares of such costs. Vision-related quality of life correlated with the severity and laterality of visual impairment. Mild unilateral visual impairment carried the highest YLD rate 2264.4 YLDs per 100,000 while uncorrected refractive error carried the highest YLD rate among the visually impairing causes (2452.7 YLDs per 100,000). Discussion: Visual impairment imposes a considerable economic and quality-of-life burden on an older adult population in Malta, driven largely by cataracts, refractive error, and productivity losses. These results emphasize the need for preventive and treatment strategies and underscore the importance of future cost-benefit and cost-effectiveness analyses to help guide eye health policy in Malta.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».