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Enregistrement W2545735036 · doi:10.1007/s10792-016-0383-4

Questionnaire study to gain an insight into the manufacturing and fitting process of artificial eyes in children: an ocularist perspective

2016· article· en· W2545735036 sur OpenAlexaboutno aff
Holly Chinnery, Simon B. N. Thompson, Siamak Noroozi, Bryce Dyer, Karen Rees

Notice bibliographique

RevueInternational Ophthalmology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueOcular Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBournemouth University
Mots-clésNonprobability samplingMedicineProcess (computing)Perspective (graphical)Sampling (signal processing)DistressArtificial intelligenceComputer scienceClinical psychologyComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To gain an insight into the manufacturing and fitting of artificial eyes in children and potential improvements to the process. METHOD: An online qualitative survey was distributed to 39 ocularists/prosthetists in Europe and Canada. Participants were recruited through purposive sampling, specifically maximum variation sampling from the researcher's contacts and an online search. RESULTS: The findings highlighted the current impression technique as being the most difficult yet most important part of the current process for both the ocularist and child patient. Negatively affecting obtaining a good impression, the child patients distress can be reduced by their parents by providing encouragement, reassurance, practicing the insertion and removal of the artificial eye and being matter of fact. Whilst improvements to the current process provided mixed views, the incorporation of current technology was perceived as not being able to meet the requirements to produce aesthetically pleasing artificial eyes. CONCLUSION: The current artificial eye process can be seen as an interaction with its success being dependent on the child patient's acceptance and adjustment which is dependent on the factors associated to the process. Investigation into the needs of the patient and whether technology can improve the process are the next steps in its advancement.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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