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Enregistrement W2580238130 · doi:10.1177/1533317517689877

Tool for Screening Visual Acuity in Older Individuals With Dementia

2017· article· en· W2580238130 sur OpenAlexafffund
Hélène Kergoat, Caroline Law, Estefania Chriqui, Bernard‐Simon Leclerc, Marie‐Jeanne Kergoat

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésDementiaConcordanceVisual acuityReferralEye examinationMedicineOptometryScreening testTest (biology)Visual impairmentOphthalmologyFamily medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale/Objective: To develop a screening and referral algorithm tool to help identify which older institutionalized individuals with dementia need an eye examination. METHODS: The visual acuity (VA) screening test was developed on an iPad retina display. Three optotypes were used (letters, numbers, and tumbling E's) to determine whether one works best with dementia. The screening VA results and algorithm decision were validated against those obtained by an optometrist performing a complete eye examination. RESULTS: Of the 150 participants, 14.7% did not respond to any optotype, while 85.3% responded to letters, 84.0% to numbers, and 66.0% to tumbling E's. The VA achieved was superior for letters. The concordance for the screening versus eye examination was >80% for VA and 90% for the algorithm. CONCLUSION: The results indicate that the tool was successful at identifying older individuals with dementia needing an eye examination.

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 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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,377
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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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