MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011054336 · doi:10.1097/opx.0b013e3181fc3735

Imaging and Perimetry Society Standards and Guidelines

2010· review· en· W2011054336 sur OpenAlexaff
Pamela A. Sample, F. Dannheim, Paul H. Artes, Janko Dietzsch, David Henson, Chris A. Johnson, Minna Ng, Ulrich Schiefer, Michael Wall

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlossaryComputer scienceOptometryCornerstoneClinical PracticeMedical physicsTest (biology)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide readers with standards, recommendations, guidelines, and requirements for the application of perimetry to clinical ophthalmic practice and scientific study. METHODS: A working group of perimetry and visual field specialists from many parts of the world constructed a document that would allow current and future perimeters to be assessed by the same criteria. Because hardware and software technology, statistical procedures and clinical conditions are constantly changing, the characteristics in this paper emphasize general concepts rather than specific implementations employed by current devices. RESULTS: Critical aspects of perimetry included indications for perimetry, perimetric techniques, stimulus characteristics, test administration, patient preparation, data display, statistical analysis, interpretation of visual field findings, a glossary of terms and definitions, and standards for comparison of different perimetric tests. Each of these topics is discussed, along with their advantages and disadvantages. CONCLUSIONS: These guidelines serve as a basis for practitioners to evaluate their perimetric needs in relation to their clinical practice and patient population so that informed decisions can be made for visual field testing. In addition, these issues should be used as a cornerstone for future technological and practical improvements to the visual field diagnostic procedures.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,015

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,512 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptometry and Vision ScienceMême sujetOphthalmology and Visual Impairment StudiesTravaux en français237 207