The muranga teleophthalmology study: Comparison of virtual (teleglaucoma) with in-person clinical assessment to diagnose glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While the effectiveness of teleophthalmology is generally accepted, its ability to diagnose glaucomatous eye disease remains relatively unknown. This study aimed to compare a web-based teleophthalmology assessment with clinical slit lamp examination to screen for glaucoma among diabetics in a rural African district. MATERIALS AND METHODS: Three hundred and nine diabetic patients underwent both the clinical slit lamp examination by a comprehensive ophthalmologist and teleglaucoma (TG) assessment by a glaucoma subspecialist. Both assessments were compared for any focal glaucoma damage; for TG, the quality of photographs was assessed, and vertical cup-to-disk ratio (VCDR) was calculated in a semi-automated manner. In patients with VCDR > 0.7, the diagnostic precision of the Frequency Doubling Technology (FDT) C-20 screening program was assessed. RESULTS: Of 309 TG assessment photos, 74 (24%) were deemed unreadable due to media opacities, patient cooperation, and unsatisfactory photographic technique. While the identification of individual optic nerve factors showed either fair or moderate agreement, the ability to diagnose glaucoma based on the overall assessment showed moderate agreement (Kappa [κ] statistic 0.55% and 95% confidence interval [CI]: 0.48-0.62). The use of FDT to detect glaucoma in the presence of disc damage (VCDR > 0.7) showed substantial agreement (κ statistic of 0.84 and 95% CI 0.79-0.90). A positive TG diagnosis of glaucoma carried a 77.5% positive predictive value, and a negative TG diagnosis carried an 82.2% negative predicative value relative to the clinical slit lamp examination. CONCLUSION: There was moderate agreement between the ability to diagnose glaucoma using TG relative to clinical slit lamp examination. Poor quality photographs can severely limit the ability of TG assessment to diagnose optic nerve damage and glaucoma. Although further work and validation is needed, the TG approach provides a novel, and promising method to diagnose glaucoma, a major cause of ocular morbidity throughout the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».