The Development of Validated Bulbar Redness Grading Scales
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose. To develop a perceptually and physically based bulbar redness grading scale. Methods. Digital conjunctival hyperemia photographs were taken using a photo‐slit lamp at controlled exposures. Nine participants arranged 25 images on a tabletop over a range of 1.5 m, using separation to represent changes in redness. The position of each image was recorded and normalized for a 0 to 100 scale, and compared to chromaticity of each image obtained using a spectrophotometer. The performance of two versions of the scale (5 and 10 images) and a continuous grading scale was evaluated based on repeatability data collected from nineteen observers who used each scale twice to grade 30 randomly presented images of bulbar redness. Results. Psychophysical scaling was highly correlated between single observers (Pearson's r ≥ 0.92, p < 0.05). The averaged subjective grades significantly correlated with chromaticity (r = 0.95 and r = 0.99, p < 0.001 for CIE u* and log u*, respectively). Across all observers, test and retest ratings were highly correlated with either scale (r ≥ 0.98), and showed high levels of repeatability expressed by intraclass correlation coefficients (ICC ≥ 0.98), correlation coefficients of concordance (CCC ≥ 0.96), and coefficients of repeatability (COR ≤ 5.64). Despite single unit increment options, the majority of grade values assigned using the discrete scales were distributed in multiples of 5. Conclusions. Combining psychophysical and physical attributes is a promising method for the development of novel anterior segment scales; the newly developed scales performed well in a clinical setting.
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».