Discus: Investigating Subjective Judgment of Optic Disc Damage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe a software package (Discus) for investigating clinicians' subjective assessment of optic disc damage [diagnostic accuracy in detecting visual field (VF) damage, decision criteria, and agreement with a panel of experts] and to provide reference data from a group of expert observers. METHODS: Optic disc images were selected from patients with manifest or suspected glaucoma or ocular hypertension who attended the Manchester Royal Eye Hospital. Eighty images came from eyes without evidence of VF loss in at least four consecutive tests (VF negatives), and 20 images from eyes with repeatable VF loss (VF positives). Software was written to display these images in randomized order, for up to 60 s. Expert observers (n = 12) rated optic disc damage on a 5-point scale (definitely healthy, probably healthy, not sure, probably damaged, and definitely damaged). RESULTS: Optic disc damage as determined by the expert observers predicted VF loss with less than perfect accuracy (mean area under receiver-operating characteristic curve, 0.78; range, 0.72 to 0.85). When the responses were combined across the panel of experts, the area under receiver-operating characteristic curve reached 0.87, corresponding to a sensitivity of ∼60% at 90% specificity. Although the observers' performances were similar, there were large differences between the criteria they adopted (p < 0.001), even though all observers had been given identical instructions. CONCLUSIONS: Discus provides a simple and rapid means for assessing important aspects of optic disc interpretation. The data from the panel of expert observers provide a reference against which students, trainees, and clinicians may compare themselves. The program and the analyses described in this article are freely accessible from http://www.discusproject.blogspot.com/.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle