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Enregistrement W2326989721 · doi:10.1097/opx.0000000000000583

Comparison of Matrix with Humphrey Field Analyzer II with SITA

2015· article· en· W2326989721 sur OpenAlexafffund
Marie-Josée Fredette, Anik Giguère, Douglas R. Anderson, Donald L. Budenz, John McSoley

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésStandard deviationRepeatabilityIntraclass correlationDecibelMathematicsStatisticsAbsolute deviationSpectrum analyzerSensitivity (control systems)Coefficient of variationMatrix (chemical analysis)MedicineReproducibilityOpticsAudiologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To study the performance of the Matrix perimeter compared with the Humphrey Field Analyzer II (HFA) with the Swedish Interactive Thresholding Algorithm over the range of contrast sensitivities each machine could estimate. METHODS: Fifty stable glaucoma subjects at various stages of disease and three normal subjects had visual fields testing done on five different days within 8 weeks with both perimeters. Intraclass correlation coefficient of mean deviation, pattern standard deviation, and the SD of repeat measurements were evaluated. The repeatability of the sensitivity estimates at individual locations and global indices was quantified, as well as their dependence on disease severity. The relationship between sensitivity determinations with the two instruments was explored (principal curve analysis). RESULTS: Mean deviation on the HFA ranged from -31 to +2.5 dB. The mean deviation and pattern standard deviation had intraclass correlation coefficients above 0.90 for both instruments. Over most of the useful range (above 20 dB on the HFA), a difference of 1 dB for the Matrix corresponded to a difference of 2 dB for the HFA. The SD of repeat measurements increased with disease severity with HFA, but not with Matrix, except that values of 12 or 34 dB were highly variable on repeat. Variability was reduced for both HFA and Matrix when duplicate sensitivity values were used. A single Matrix test provided only 15 possible sensitivity values, unevenly spaced, but the average of duplicate measurements provided more numerous sensitivity values. A learning effect was detected for Matrix. CONCLUSIONS: The decibel values reported by the two machines are not equivalent. Variability of sensitivity determinations is affected more by the sensitivity level with HFA than with Matrix. Duplicate measurements for baseline and follow-up evaluation could be important, especially for Matrix. Further information on learning effects is needed, as is commercially available progression software for Matrix.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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