THE CLINICAL UTILITY OF A NON-MYDRIATIC RETINAL CAMERA IN A DIABETES CLINIC
Notice bibliographique
Résumé
e aim to evaluate a non-mydriatic retinal camera as a safe and efficacious screening tool, for diabetic retinopathy, in diabetes centers. Materials and Methods: 221 consecutive patients attending a Diabetes Center submitted to retinal photographs using a non-mydriatic camera. Patients were included if they had not had previous laser therapy and if they had a formal ophthalmologic consultation within 6 months of the photography Four endocrinologists reviewed the retinal photographs and recommended an interval (urgent referral, early referral, non-referral) for ophthalmologic assessment. Endocrinologists’ grades were compared against the gold standard of ophthalmological findings. The endocrinologists were privy only to the patient’s age, type and duration of diabetes mellitus. Results: Twenty-seven cases were deemed as requiring early referral by the ophthalmologists. The endocrinologists agreed with ophthalmologist referral times in 27, 26, 23 and 27 cases respectively. Two cases requiring urgent referral according to the ophthalmologists were also judged as requiring urgent referral by all endocrinologists. A mean sensitivity of 95.4% (95% CI 88.5%-100%) was attained. Conclusions: The use of a non-mydriatic camera to determine need for ophthalmologic referral was found to be safe and efficacious, with no serious delays in referral noted. On average this tool can safely defer 53.5% of routine ophthalmologic referrals without any risk to the patient’s eyesight.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».