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Enregistrement W2143679364 · doi:10.1016/j.jcrs.2005.12.035

Topographic screening of donor eyes for previous refractive surgery

2006· article· en· W2143679364 sur OpenAlexaffabout
Sandrine Hick, Jean‐François Laliberté, Jean Meunier, Paula J. Ousley, Mark A. Terry, Isabelle Brunette

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadial keratotomyKeratomileusisPhotorefractive keratectomyRefractive surgeryOphthalmologyMedicineReceiver operating characteristicMean differenceCorneal topographyRefractive errorOptometrySignificant differenceCorneaVision disorderCurvatureEye diseaseMathematicsConfidence intervalGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine whether donor eyes had previous refractive surgery using Orbscan (Bausch & Lomb Surgical) corneal topography. SETTING: Lions Eye Bank of Oregon, Portland, Oregon, USA, and Maisonneuve-Rosemont, Hospital, Montreal, Quebec, Canada. METHODS: Orbscan corneal topographies of 50 donor eyes from the Lions Eye Bank of Oregon were obtained; 10 eyes had previous refractive surgery (6 laser in situ keratomileusis, 2 photorefractive keratectomy, 2 radial keratotomy) to correct myopia, and 40 had not had surgery. Algorithms based on corneal anterior and posterior elevations and anterior tangential curvature were developed: The difference in curvature (DC) was based on the difference in the mean anterior tangential curvature between central and midperipheral areas; difference in elevation (DE) represented the difference between the anterior and posterior central elevations. Receiver-operating characteristic (ROC) curves for each algorithm were obtained, and sensitivity values at fixed specificities were calculated. RESULTS: The mean area under the ROC curve, which corresponds to the probability of correctly identifying the presence of a previous refractive surgery, was 0.853 +/- 0.079 (SE) for DC and 0.933 +/- 0.057 for DE. The DC algorithm resulted in a sensitivity of 80% for a specificity of 87.5%, and DE yielded a sensitivity of 90% for a specificity of 92.5%. There was a strong correlation between the value of the DE and DC algorithms and the amount of previous refractive surgery (DC: r = 0.84, P = .008; DE: r = 0.76, P = .028). CONCLUSION: The results led to a proposed criteria-based system using Orbscan corneal topography to screen eye-bank eyes for previous refractive surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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