Accuracy and Repeatability of Self‐Measurement of Interpupillary Distance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the accuracy and repeatability of participants determining their own interpupillary distance (PD). METHODS: Fifty-two healthy and naïve participants were enrolled and analyzed. All participants analyzed were without strabismus. Participants had PD measurements taken by a trained examiner using both a PD rule and an optical pupillometer. Participants then, following online instructions measured their own PD in a mirror, measured a friend's PD and used an online application downloaded to an IPod. Measurements were repeated twice for each type, and the pupillometer results were considered the gold standard (referent). RESULTS: The mean difference between the examiner PD rule measurement and the pupillometer were +0.59 mm [95% limits of agreement (LoA) -0.69 to +1.88], pupillometer-self +0.46 mm (-5.22 to +6.14), pupillometer-friend +2.00 mm (-3.80 to +7.81), and pupillometer-App -3.24 mm (-3.09 to +9.57). Measurements of repeatability using the 95% LoA for the examiner are -0.79 to 0.73 mm for the pupillometer and -1.04 to +1.20 mm for the PD rule. Participants' repeatability for the self-measurement (mirror) was -3.61 to +4.75 mm, employing a friend was -3.74 to +3.94 mm, and using the IPod application was -6.63 to +6.51 mm. CONCLUSIONS: Participants' ability to measure their own PD using techniques and applications available via the Internet result in poor accuracy and poor repeatability.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».