A comparison of digital retinal image quality among photographers with different levels of training using a non-mydriatic fundus camera
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the quality of digital retinal images taken by three photographers with different levels of photographic training, using a non-mydriatic fundus camera. METHODS: This study compares 45-degree digital retinal images taken with a non-mydriatic fundus camera by three different photographers with different levels of photographic training: (I) A professional ophthalmic photographer with 20 years of experience; (2) a non-professional photographer with 2 days of photographic training and experience with 50 patients; (3) a non-professional photographer with 1 hour of photographic training and experience with 10 patients. The quality of the photographs was evaluated by the consensus of two retina specialists. RESULTS: Sixty-four (64) eyes of 33 subjects were imaged by the three photographers for a total of 192 images. Thirty-four eyes were photographed in the non-dilated state. The trained ophthalmic photographer and the two non-professional photographers did not have statistically significant differences in image quality based on the image evaluations. (Chi-square P-value: 0.57). This finding was consistent for eyes in both the non-dilated and dilated state. CONCLUSIONS: Fundus image quality for images taken with a non-mydriatic camera were not significantly different among three photographers with different levels of training.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle