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Enregistrement W1966799336 · doi:10.1016/j.optom.2014.07.002

Comparison of subjective and objective methods to determine the retinal arterio-venous ratio using fundus photography

2014· article· en· W1966799336 sur OpenAlexaff
Rebekka Heitmar, Angelos Kalitzeos, Sunni R. Patel, Diana Prabhu-Das, Robert P. Cubbidge

Notice bibliographique

RevueJournal of Optometry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)Fundus (uterus)Fundus photographyOphthalmologyRetinalRetinal VeinOptometryCentral retinal arteryFluorescein angiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the inter and intra observer variability of subjective grading of the retinal arterio-venous ratio (AVR) using a visual grading and to compare the subjectively derived grades to an objective method using a semi-automated computer program. METHODS: Following intraocular pressure and blood pressure measurements all subjects underwent dilated fundus photography. 86 monochromatic retinal images with the optic nerve head centred (52 healthy volunteers) were obtained using a Zeiss FF450+ fundus camera. Arterio-venous ratios (AVR), central retinal artery equivalent (CRAE) and central retinal vein equivalent (CRVE) were calculated on three separate occasions by one single observer semi-automatically using the software VesselMap (ImedosSystems, Jena, Germany). Following the automated grading, three examiners graded the AVR visually on three separate occasions in order to assess their agreement. RESULTS: Reproducibility of the semi-automatic parameters was excellent (ICCs: 0.97 (CRAE); 0.985 (CRVE) and 0.952 (AVR)). However, visual grading of AVR showed inter grader differences as well as discrepancies between subjectively derived and objectively calculated AVR (all p<0.000001). CONCLUSION: Grader education and experience leads to inter-grader differences but more importantly, subjective grading is not capable to pick up subtle differences across healthy individuals and does not represent true AVR when compared with an objective assessment method. Technology advancements mean we no longer rely on opthalmoscopic evaluation but can capture and store fundus images with retinal cameras, enabling us to measure vessel calibre more accurately compared to visual estimation; hence it should be integrated in optometric practise for improved accuracy and reliability of clinical assessments of retinal vessel calibres.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,404 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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