Reproducibility of Retinal Nerve Fiber Layer Measurements with Manual and Automated Centration in Healthy Subjects Using Spectralis Spectral-Domain Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The aim of this study was to test the reproducibility of the Heidelberg Spectralis SD-OCT and to determine if provided software retest function for follow-up exam is superior to manual centration. Design. Prospective, cross-sectional study. Participants. 20 healthy subjects. Methods. All subjects underwent SD-OCT testing to determine retinal nerve fiber layer (RNFL) measurements sequentially on two different days and with two different centration techniques. Within-subject standard deviation, coefficient of variation, and intraclass correlation coefficient were used to assess reproducibility. Results. RNFL measurements showed high reproducibility, low within-subject standard deviation (1.3), low coefficient of variation (0.63%), and low intra-class correlation coefficient (0.98 (95% CI 0.97-0.99)) in the automated centration and manual centration groups for average RNFL Thickness. Quadrants showed slightly higher variability in the manual group compared to the automated group (within-subject standard deviation 2.5-5.3 versus 1.1-2.4, resp.). Conclusions. SD-OCT provides high-resolution RNFL measurements with high reproducibility and low variability. The re-test function allows for easier recentration for longitudinal examinations with similar results in average RNFL, but less variability in quadrant RNFL. SD-OCT high reproducibility and low variability is a promising fact and should be further evaluated in longitudinal studies of RNFL.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».