Dry Eye Symptoms Assessed by Four Questionnaires
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish the relationships between commonly used questionnaires including Dry Eye Questionnaire, McMonnies Questionnaire, and Ocular Surface Disease Index, and to test the construct and face validity of the simple Subjective Evaluation of Symptom of Dryness. METHODS: Ninety-seven non-contact lens wearing subjects were enrolled in the study and classified into either a "dry" and "non-dry" group using a single score from an initially applied subjective evaluation of symptom of dryness. The four questionnaires were then completed in a random order. The unidimensionality and accuracy of the responses was assessed using Rasch and receiver (or relative) operating characteristics curve analysis and the characteristics of and association between symptoms were compared using non-parametric statistics. RESULTS: The responses from the Dry Eye Questionnaire, McMonnies Questionnaire, and Ocular Surface Disease Index met the Rasch analysis criterion of unidimensionality. Each test separated the symptomatic and asymptomatic groups well [all receiver (or relative) operating characteristics area-under-the-curve statistics at least 0.88] and there were significant associations between the results from each questionnaire (all Spearman rho at least 0.64). CONCLUSIONS: The results illustrate that different questionnaire-based instruments examining symptoms in controls and symptomatic subjects derive unidimensional data that are similar inasmuch as the overall scores are highly correlated. The data also point to the utility of a quick, three-question screening tool in dry eye research.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».