The Perceived Bulbar Redness of Clinical Grading Scales
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use a psychophysical scaling method to estimate the perceived redness of reference images of the McMonnies and Chapman-Davies (six reference levels), Institute for Eye Research (four), Efron (five), and Validated Bulbar Redness (five) bulbar redness grading scales. METHODS: Regions of interest were cropped out of the grading scale reference images; three separate image sets (color, grayscale, and binarized) were created for each scale, combining to a total of 20 images per image set. Ten naïve observers were asked to arrange printed copies of the 20 images per image set across a distance of 1.5 m on a flat surface, so that separation reflected their perception of bulbar redness; only start and end point of this range were indicated. The position of each image was averaged across observers to represent the perceived redness for this image, within the 0 to 100 range. Subjective data were compared with physical attributes (chromaticity and spatial metrics) of redness. RESULTS: For each image set, perceived redness of the reference images within each scale was ordered as expected, but not all consecutive within-scale levels were rated as having different redness. Perceived redness of the reference images varied between scales, with different ranges of severity being covered by the images. Perception of redness severity depended on the image set (repeated-measures analysis of variance; all p < or = 0.0002). The perceived redness was strongly associated with the physical attributes of the reference images. CONCLUSIONS: Subjective estimates of redness are based on a combination of chromaticity and vessel-based components. Psychophysical scaling of perceived redness lends itself to being used to cross-calibrate these four clinical scales.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».