Devenir visionnaire : évaluation d’une clinique d’examen de la vue complet dans un contexte de réadaptation gériatrique
Bibliographic record
Abstract
Dans la population adulte âgée, les déficiences visuelles sont très prévalentes, mais en grande partie non diagnostiquées. La recherche a démontré que ces déficiences alourdissent le risque de chutes, de dépression et de mortalité chez les adultes âgés. Il n’y a pas d’études portant sur l’effet de l’implantation d’une clinique d’examen de la vue en contexte hospitalier. Cette étude proposée visait à évaluer la faisabilité de demander à des optométristes communautaires d’offrir une clinique d’examen de la vue complet (EVC) afin de détecter la perte de vision en contexte de réadaptation gériatrique. Les résultats ont révélé que l’on a diagnostiqué chez quatre-vingt-trois pour cent des participants des problèmes oculovisuels détectables dont plus de la moitié n’avaient pas été diagnostiqués auparavant. Le tiers des participants n’avaient pas consulté un spécialiste des yeux depuis deux ans. La clinique d’EVC a été établie, entraînant des dépenses minimes, imposant une faible charge de travail au personnel. Elle a permis aussi de repérer d’importants problèmes oculovisuels chez de nombreux participants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".