在低资源环境中识别白内障的工具和方法:叙述性综述
Paulina N Truong1, Elizabeth A Merlinsky1, Nicholas C Maamari1
1School of Medicine, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
PLOS global public health
|May 16, 2025
概括
在低资源环境中改善白内障检测需要新的,低成本的设备和受过培训的当地人员. 远程医疗和人工智能 (AI) 可以显著提高白内障诊断率,缩小手术干预的差距.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
背景情况:
- 在全球范围内,白内障是导致失明的首要原因,特别是在低资源人口中,眼睛护理的机会有限.
- 在低资源环境中了解初始可操作的白内障检测至关重要,但比手术结果更少探索.
研究的目的:
- 在低收入和中等收入国家 (LMICs) 进行现有和新兴白内障查方法的综合文献审查.
- 与传统方法相比,评估新型白内障检测方法的有效性和成本效益.
主要方法:
- 使用关键词进行系统的文献搜索:"低收入和中等收入国家的白内障检测,诊断,评估和评估".
- 包括62篇文章 (评论,元分析,原创研究) 从1,825个已识别的文章中.
- 在低收入环境中提取12种新的查方法的有效性和成本效益的数据.
主要成果:
- 八种新的方法涉及低成本设备,如眼镜和视网膜摄像头.
- 七项研究表明,使用非眼科医生人员进行查的有效性.
- 八项研究报告使用远程眼科和人工智能 (AI) 的高白内障检测准确度.
结论:
- 结合低成本,便携式设备,当地医疗保健工作者和人工智能/远程医疗的多方面的战略可以增加LMIC中白内障诊断率.
- 这些综合方法可以帮助解决白内障诊断和手术干预之间的差异.
- 加强研究基础设施是必要的,以支持和评估白内障查方面的创新.
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