The Conversion of Bulbar Redness Grades Using Psychophysical Scaling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use psychophysical scaling to investigate if the inclusion of reference anchors affected the perceived redness of the reference images of four bulbar redness grading scales and to convert grades between scales. METHODS: Ten participants were asked to arrange printed copies of the McMonnies/Chapman-Davies (6), IER (4), and Efron (5) grading scale images relative to each other, using the stationary but unlabeled 10, 30, 50, 70, and 90 reference images of the validated bulbar redness scale as additional anchors within a given 0 (minimum) to 100 (maximum) redness range (anchored scaling). The position of each image was averaged across observers to represent its perceived redness within this range. Anchored scaling data were then compared with data from a previous study, where the images of all four grading scales had been scaled for the same experimental setup, but with no reference anchors provided (non-anchored scaling). Averaged perceived redness as determined with anchored scaling was used to cross-calibrate grades between scales. RESULTS: Overall, perceived redness of the reference images was significantly different within each scale (repeated measures analysis of variance, all scales p < 0.001). There were differences in perceived redness range and when comparing reference levels between scales. Anchored scaling resulted in an apparent shift to lower perceived redness for all but one reference image compared with non-anchored scaling, with the rank order of the 20 images for both procedures remaining fairly constant (Spearman's ρ = 0.99). CONCLUSIONS: The re-scaling of the reference images in the anchored scaling experiment suggests that redness was assessed based on within-scale characteristics and not using absolute redness scores, a mechanism that can be referred to as clinical scale constancy. The perceived redness data allow practitioners to modify the grades of the scale they commonly use for comparison of their grading estimates with grades obtained with another calibrated scale.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».