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Enregistrement W2330324094 · doi:10.1097/opx.0000000000000279

Repeatability of Grading Meibomian Gland Dropout Using Two Infrared Systems

2014· article· en· W2330324094 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeibomian glandRepeatabilityDropout (neural networks)Grading (engineering)InfraredOphthalmologyComputer scienceBiomedical engineeringOpticsMedicineMathematicsBiologyPhysicsStatisticsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the interobserver and intraobserver repeatability in using the OCULUS Keratograph 4 (K4) and 5M (K5M) to grade meibomian gland (MG) dropout using meibography grading scales. METHODS: The inferior and superior eyelids of 40 participants (35 women, 5 men; mean age = 32 years) were imaged three times each on both instruments. The images were split into one training and two study sets; the latter were graded (four-point meibography scale) by two observers on two separate occasions (24 hours apart) to determine repeatability. Semiobjective quantification of percentage MG dropout was conducted using ImageJ on K4 and K5M images. A finer seven-point meibography scale was used to grade a separate set of K5M images. RESULTS: For the four-point scale, interobserver mean difference (MD) (±SD) was 0.08 (±0.55) on day 1 and 0.13 (±0.50) on day 2, and the concordance correlation coefficient (CCC) was 0.79 and 0.81 on days 1 and 2, respectively. Intraobserver MD (±SD) was 0.04 (±0.54), CCC = 0.79 for observer 1; intraobserver MD (±SD) was -0.09 (±0.60), CCC = 0.74 for observer 2. For the seven-point scale, interobserver MD (±SD) was 0.05 (±0.45), CCC = 0.89 on day 1, and interobserver MD (±SD) was 0.01 (±0.41), CCC = 0.91 on day 2. Intraobserver MD (±SD) was -0.10 (±0.35), CCC = 0.93 for observer 1, and intraobserver MD (±SD) was -0.06 (±0.30), CCC = 0.95 for observer 2. Percentage dropout measured between the K4 and K5M images showed lack of agreement, with 21.8% coefficient of repeatability. There was no significant correlation (r < 0.2; p > 0.05) between meibography score and clinical signs (corneal staining, gland expressibility, telangiectasia, vascularity, lash loss); however, there was a high correlation (r = 0.77; p < 0.05) between meibography score with percentage dropout. CONCLUSIONS: Observers graded from -1 to +1 grade units between and within themselves for a four-point scale, 95% of the time. Although the interobserver and intraobserver repeatability of the K4 and K5M were very similar, a high rate of disagreement in percentage dropout between K4 and K5M images suggests that the two instruments cannot be interchanged. Meibomian gland dropout scores did not correlate significantly with clinical signs. Using a finer scale may be beneficial for detecting change.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,392 · 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