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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 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
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