A Standardized Arabic Reading Acuity Chart: The Balsam Alabdulkader‐Leat Chart
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to develop and validate the first standardized Arabic continuous text near-visual-acuity chart, the Balsam Alabdulkader-Leat (BAL) chart. METHODS: Three versions of the BAL chart were created from previously validated sentences. Reading acuity (RA) and reading speed in standard-length words per minute (SLWPM) were measured for three versions of the BAL chart and three English charts (MNREAD, Colenbrander, and Radner) for 86 bilingual adults with normal vision aged 15 to 59 years. The RA and SLWPM were compared using analysis of variance. To analyze agreement between the charts, Bland-Altman plots were used. Normal visual acuity (0.00 logMAR [log minimum angle of resolution]) was calibrated for the BAL chart with linear regression analysis. RESULTS: Average RAs for BAL1, BAL2, and BAL3 were 0.62, 0.64 and 0.65 log-point print, respectively, which were statistically significantly different (repeated-measures analysis of variance, P < .05), but not considered clinically significant. The coefficients of agreement for RA between the BAL charts were 0.054 (between 1 and 2), 0.061 (between 2 and 3), and 0.059 (between 1 and 3). Linear regression between the average RA for the BAL chart and the MNREAD and Radner charts showed that 0.7 log-point size at 40 cm is equivalent to 0.00 logMAR, and the new BAL chart was labeled accordingly. Mean SLWPM for the BAL charts was 201, 195, and 195 SLWPM, respectively, and for the Colenbrander, MNREAD, and Radner charts was 146, 171, and 146, respectively. The coefficients of agreement for log-SLWPM between BAL1 and BAL2, BAL2 and BAL3, and BAL1 and BAL3 were 0.063, 0.064, and 0.057 log-SLWPM, respectively. CONCLUSIONS: The BAL chart showed high interchart agreement. It is recommended for accurate near performance measures in Arabic for both research and clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».