The Effectiveness of Teleglaucoma versus In-Patient Examination for Glaucoma Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glaucoma is the leading cause of irreversible visual impairment in the world affecting 60.5 million people worldwide in 2010, which is expected to increase to approximately 79.6 million by 2020. Therefore, glaucoma screening is important to detect, diagnose, and treat patients at the earlier stages to prevent disease progression and vision loss. Teleglaucoma uses stereoscopic digital imaging to take ocular images, which are transmitted electronically to an ocular specialist. The purpose is to synthesize literature to evaluate teleglaucoma, its diagnostic accuracy, healthcare system benefits, and cost-effectiveness. METHODS: A systematic search was conducted to help locate published and unpublished studies. Studies which evaluate teleglaucoma as a screening device for glaucoma were included. A meta-analysis was conducted to provide estimates of diagnostic accuracy, diagnostic odds ratio, and the relative percentage of glaucoma cases detected. The improvements to healthcare service quality and cost data were assessed. RESULTS: Of 11237 studies reviewed, 45 were included. Our results indicated that, teleglaucoma is more specific and less sensitive than in-person examination. The pooled estimates of sensitivity was 0.832 [95% CI 0.770, 0.881] and specificity was 0.790 [95% CI 0.668, 0.876]. The relative odds of a positive screen test in glaucoma cases are 18.7 times more likely than a negative screen test in a non-glaucoma cases. Additionally, the mean cost for every case of glaucoma detected was $1098.67 US and of teleglaucoma per patient screened was $922.77 US. CONCLUSION: Teleglaucoma can accurately discriminate between screen test results with greater odds for positive cases. It detects more cases of glaucoma than in-person examination. Both patients and the healthcare systems benefit from early detection, reduction in wait and travel times, increased specialist referral rates, and cost savings. Teleglaucoma is an effective screening tool for glaucoma specifically for remote and under-services communities.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».