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Enregistrement W2407124630 · doi:10.1001/jamaophthalmol.2016.1275

Accuracy and Utility of Self-report of Refractive Error

2016· article· en· W2407124630 sur OpenAlexfundno aff
Phillippa Cumberland, Antonietta Chianca, Jugnoo S. Rahi

Notice bibliographique

RevueJAMA Ophthalmology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustNewcastle UniversityQueen's University BelfastUniversity College LondonUniversity of SouthamptonUniversity of BristolKingston UniversityUniversity of East AngliaNational Institute for Health and Care ResearchQueen's UniversityNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchGreat Ormond Street Hospital for ChildrenKing's College LondonUniversity of Dundee
Mots-clésMedicineOptometryRefractive errorOphthalmologyVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Large-scale generic studies offer detailed information on potential risk factors for refractive error across the life course, but ophthalmic examination in such cases to determine the refractive error phenotype is challenging and costly. Thus, refractive status is commonly assigned using questionnaires. In a population survey, often only a few condition-specific self-reported questions can be included, so the questions used must be effective in ruling in those who have the trait of interest and ruling out those who do not. OBJECTIVE: To determine the accuracy of identification of refractive status using self-reported age at and/or reason for first use of glasses or contact lenses (optical correction). DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: The UK Biobank study, a cross-sectional epidemiologic study, included 117 278 participants aged 40 to 69 years in 6 regional centers in England and Wales. Data for the present study were assessed from June 2009 to July 2010. Patients underwent autorefraction measurement. Spherical equivalent in the more extreme eye was used to categorize myopia (-1.00 diopter [D] or more extreme) and hypermetropia (+1.00 D or more extreme). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Sensitivity and specificity of the reason for optical correction were assessed using autorefraction as the gold standard. Receiver operating characteristic curves assessed the accuracy of self-reported age at first use of optical correction and incremental improvement with addition of the reason. RESULTS: Of the 95 240 participants who reported using optical correction (55.6% female; mean [SD] age, 57.7 [7.5] years), 92 121 (96.7%) provided their age at first use and 93 156 (97.8%) provided the reason. For myopia, sensitivity of the reason for optical correction was 89.1% (95% CI, 88.7%-89.4%), specificity was 83.7% (95% CI, 83.4%-84.0%), and positive and negative predictive values were 72.7% (95% CI, 72.2%-73.1%) and 94.0% (95% CI, 93.8%-94.2%), respectively. The area under the curve was 0.829 (95% CI, 0.826-0.831) and improved to 0.928 (95% CI, 0.926-0.930) with combined information. By contrast, self-report of the reason for optical correction of hypermetropia had low sensitivity (38.1%; 95% CI, 37.6%-38.6%), and the area under the curve with combined information was 0.713 (95% CI, 0.709-0.716). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: In combination, self-report of the reason for and age at first use of optical correction are accurate in identifying myopia. These findings indicate an agreed set of questions could be implemented effectively in large-scale generic population-based studies to increase opportunities for integrated research on refractive error leading to development of novel prevention or treatment strategies.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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