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Enregistrement W159815092

Diagnostic Accuracy of Tele-ophthalmology for Diabetic Retinopathy Assessment: A Meta-analysis and Economic Analysis

2014· article· en· W159815092 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea C. Coronado

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptometryMedicineDiabetic retinopathyMeta-analysisRetinopathyOphthalmologyDiabetes mellitusInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tele-ophthalmology is a screening alternative that facilitates compliance to eye care guidelines regardless of geographic constraints, promoting adequate delivery of health services to underserved communities. We conducted a systematic review and meta-analysis to assess the diagnostic performance of tele-ophthalmology (TO) programs for the detection of diabetic retinopathy (DR), and used decision-tree modeling to explore its cost-effectiveness compared to in-person examination in a semi-urban scenario. From the 1,060 articles initially identified, 23 met inclusion criteria for data extraction. The diagnostic performance of TO for the detection of any DR and referable DR met the minimum diagnostic criteria by the Canadian Ophthalmological Society (sensitivity >80%, specificity >90%). Interpretation of clinical significance is limited due to significant heterogeneity. Considering a semi-urban scenario, the incremental cost per additional case of any DR detected after the introduction of pharmacy-based TO was $314.1, being more costly and more effective than in-person examination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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