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Enregistrement W2091118252 · doi:10.1016/s0886-3350(01)01222-6

Comparison of the pupil card and pupillometer in measuring pupil size

2002· article· en· W2091118252 sur OpenAlexaffabout
Mihai Pop, Yves Payette, Emma Santoriello

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesopic visionPupillometryPupilScotopic visionLuminanceRepeatabilityOpticsPupil diameterOptometryMathematicsMedicineStatisticsPhysicsPhotopic vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the difference in pupil size measured with the Colvard pupillometer in mesopic and scotopic luminance and with the Rosenbaum pupil card in mesopic luminance between 2 examiners. SETTING: Michel Pop Clinics, Montreal, Quebec, Canada. METHODS: Two examiners used the Colvard pupillometer and the Rosenbaum card to measure pupil size in 58 eyes. The Colvard pupillometer was used in mesopic and scotopic light conditions. The Rosenbaum card was used in mesopic luminance only. Pupil size was evaluated with a 1.0 mm interval scale at the nearest half millimeter. RESULTS: For the 3 sets of data, the limits of agreement and coefficient of interrater repeatability were calculated and a 2 x 2 factorial analysis of variance was performed. Because of interexaminer bias, measurements done in mesopic luminance with the Rosenbaum card were not statistically different from those with the Colvard pupillometer in scotopic luminance, although interrater repeatability of the Colvard pupillometer (0.8 mm) was superior to that of the Rosenbaum card (1.3 mm). CONCLUSIONS: Examiner bias was the greatest statistical bias in all sets of measures. Surgeons may want to opt for a "safe" limit of pupil size (ie, 0.5 to 0.8 mm greater than the measured size) when calculating optical zones in refractive surgery. Future devices for pupil measurement should be based on automatic adjustment sizing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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