Tele-Ophthalmology via Stereoscopic Digital Imaging: A Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic eye disease is present in remote communities across Canada. A pilot study was designed to assess the feasibility of stereoscopic digital imaging to identify levels of diabetic retinopathy via teleophthalmology. Diabetic patients were assessed for diabetic retinopathy by seven field stereoscopic digital imaging through a dilated pupil. Images were transferred by satellite to a tertiary eye center for review by a retinal specialist. Images were viewed stereoscopically on a video monitor, with grading of all images using a modified Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) classification. Patients found to have treatable diabetic retinopathy were transferred to a tertiary eye center for assessment and treatment by a retinal specialist. One hundred patients (199 eyes) had stereoscopic digital imaging of the retina. Microaneurysms were identified in 70 eyes, hard exudates in 31 eyes. Two eyes were identified with neovascularization of the disc (NVD) and 15 eyes with clinically significant macular edema (CSME). All eyes identified by stereoscopic digital imaging with treatable disease were confirmed by clinical examination with contact lens biomicroscopy. Stereoscopic digital imaging of the retina enables the identification of diabetic retinopathy. Further research is needed to delineate the sensitivity and specificity of stereoscopic digital imaging when compared to slide film and clinical examination.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».