Surgical capacity in ophthalmology: the unmet need for sustainable solutions
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of eye diseases is placing significant pressure on surgical and procedure-based ophthalmology services worldwide. Delays in surgical care can lead to poorer patient outcomes and reduced treatment efficacy, highlighting the urgent need for healthcare systems to address these challenges. This narrative review provides a broad overview of surgical and procedure-based ophthalmology capacity constraints across five countries (UK, Germany, Australia, Singapore, and India) to identify cross-cutting, system-level challenges that transcend individual diseases or interventions, thereby informing policy and investment strategies. It examines contributing factors from patient, clinician, and healthcare system perspectives, focusing on workforce shortages, operating theatre limitations, and scheduling conflicts, while also addressing diagnostic and medical challenges affecting surgical pathways, preoperative preparation, and postoperative care. Key insights were derived from targeted literature searches and supplemented by qualitative expert interviews. The searches revealed themes including the rising prevalence of retinal diseases, workforce gaps, and the impact of capacity constraints on clinical outcomes. Expert interviews provided nuanced, qualitative perspectives from ophthalmic surgeons on local challenges and opportunities for improvement. Proven and prospective solutions were identified, including task shifting, technological innovations, and workflow optimisation. Examples such as AI-assisted diagnostics, mobile clinics, and telemedicine have successfully mitigated capacity constraints in various healthcare systems. By identifying actionable strategies, this review serves as a call-to-action to healthcare policy makers to improve surgical and procedure-based service capacity, enhance patient access to care, and ultimately optimise clinical outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».