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Enregistrement W2397561627 · doi:10.1016/j.optom.2016.04.006

Self versus examiner administration of the Ocular Surface Disease Index©

2016· article· en· W2397561627 sur OpenAlexaff
William Ngo, Sruthi Srinivasan, Adam Keech, Nancy Keir, Lyndon Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Optometry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAllerganCooperVision
Mots-clésMedicineSignificant differenceMean differenceOphthalmologyInternal medicinePhysical therapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To compare the difference in Ocular Surface Disease Index© (OSDI) scores when participants were given the OSDI to complete on their own (self-guided, SG), versus under the guidance of the examiner (examiner-guided, EG). 100 participants enrolled in this prospective two-visit study (fifty under-45 years old, 38F/12M; and fifty 45 years-and-older, 42F/8M). Participants who scored ≥1 on the Subjective Evaluation of Symptoms of Dryness (SESoD) were included in this study. Participants completed the OSDI SG during the first visit. Participants returned the next day and repeated the OSDI, but with EG (with standardized instructions). Participants were under deception and believed that they were comparing the OSDI to the SESoD. The mean OSDI score of the SG and EG administration was 32.0 ± 17.3 and 33.8 ± 19.6 respectively (p > 0.05) with 95% limits of agreement between −20.6 and +24.2. The correlation between SG and EG administration was Spearman's r = 0.81, p < 0.01. The mean difference between SG and EG was not significant (p > 0.05) for both the under-45 group, and 45-and-older group. The 95% limits of agreement for the under-45 group were smaller than the 45-and-older group (under-45: [−15.5, +13.1,], 45-and-older: [−23.3, +32.2]). A significant difference was found between 8 of the 12 questions items (all p ≤ 0.01). However, the mean difference for each was <0.6 and was not considered to be clinically significant. There was no clinically significant difference in OSDI score between SG and EG administration, however having instructions provided with EG administration affected variability of scores in the older group more than the younger group. Comparar la diferencia de las puntuaciones de la prueba Ocular Surface Disease Index© (OSDI) cuando a los participantes se les solicitó que completaran dicha prueba por sí mismos (auto-guiado - SG), y cuando la prueba fue guiada por un examinador (EG). Se seleccionó a 100 participantes en este estudio prospectivo de dos visitas (cincuenta menores de 45 años, 38F/12V, y cincuenta mayores de 45 años, 42F/8V). Se incluyó en el estudio a aquellos participantes con una puntuación ≥1 en la prueba de evaluación subjetiva de los síntomas del ojo seco (SESoD). Los participantes completaron el test OSDI SG durante la primera visita. Al día siguiente regresaron y repitieron el OSDI, pero con un EG (instrucciones estandarizadas). Se les sometió a engaño, y creyeron que estaban comparando el OSDI con el SESoD. La puntuación media de la prueba OSDI para las intervenciones SG y EG fue de 32,0 ± 17,3 y 33,8 ± 19,6 respectivamente (p > 0,05), con un 95% de límite de acuerdo entre -20,6 y +24,2. La correlación entre las intervenciones SG y EG, utilizando el coeficiente de Spearman, fue de r = 0,81, p < 0,01. La diferencia media entre SG y EG no fue significativa (p > 0,05) para ambos grupos de edad. El 95% de límite de concordancia para el grupo de menores de 45 años [−15,5,+13,1] fue menor que para el grupo de mayores de 45 años [−23,3,+32,2]). Se encontró una diferencia significativa en 8 de las 12 cuestiones (en todos ellos, p≤0,01). Sin embargo, la diferencia media para cada uno de ellos fue <0,6, por lo que no se consideró clínicamente relevante. No se produjo una diferencia clínicamente significativa entre las puntuaciones de la prueba OSDI entre las intervenciones SG y EG, aunque el disponer de instrucciones aportadas por el administrador EG afectó en mayor medida a la variabilidad de las puntuaciones del grupo de mayores de 45 años en comparación al grupo de menores de dicha edad.

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)0,007
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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