The Toronto Tele-Retinal Screening Program for the Elderly in Long-Term Care: A Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
Michelle Lim,1 Tina Felfeli,2,3 Winnie Mangubat,4 Hamid Moghimi,4 Michael Grinton,5 Michael H Brent1,2,6 1Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 2Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 3Institute of Health Policy, Management and Evaluation, Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 4South Riverdale Community Health Centre, Toronto, ON, Canada; 5Department of Ophthalmology, Sunderland Eye Infirmary, Sunderland, UK; 6Department of Ophthalmology, Toronto Western Hospital, University Health Network, Toronto, ON, CanadaCorrespondence: Michael H Brent, Email michael.brent@uhn.caObjective: To report the results and feasibility of a pilot expansion of the Toronto Tele-Retinal Screening Program in an elderly long-term care home.Methods: Long term care patients with Type II diabetes mellitus (DM) were screened between April 1, 2022, and July 1, 2022. Demographic and health data were collected through surveys.Results: A total of 28 patients were screened, with 85.7% successfully undergoing retinal imaging. Among imaged patients, 8.3% (2/24) required urgent follow-up. Pathologies identified included uncontrolled glaucoma (4.1%, 1/24), non-proliferative diabetic retinopathy (8.3%, 2/24), and age-related macular degeneration (45.8%, 11/24). The handheld camera successfully screened 60% (3/5) of patients with mobility issues. Overall, 90% (17/19) of patients rated their experience as either “brilliant” or “really good”.Discussion: This pilot project demonstrated the necessity for routine eye care in the elderly and the potential for widespread implementation of teleophthalmology in long-term care facilities. With only 14.3% (4/28) of patients unable to be imaged, this program offers a feasible, patient-friendly alternative to in-clinic screening. Future policies and practices in teleophthalmology should consider the unique needs of long-term care residents and the potential for reducing healthcare disparities through such a program.Keywords: teleophthalmology, diabetes, retinopathy, elderly care, telemedicine, healthcare accessibility
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».