Scleral Lens Clearance Assessment with Biomicroscopy and Anterior Segment Optical Coherence Tomography
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.
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: It is important to be able to accurately estimate the central corneal clearance when fitting scleral contact lenses. Tools available have intrinsic biases due to the angle of viewing, and therefore an idea of the amount of error in estimation will benefit the fitter. PURPOSE: To compare the accuracy of observers' ability to estimate scleral contact lens central corneal clearance (CCC) with biomicroscopy to measurements using slit-lamp imaging and anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT). METHODS: In a Web-based survey with images of four scleral lens fits obtained with a slit-lamp video imaging system, participants were asked to estimate the CCC. Responses were compared with known values of CCC of these images determined with an image-processing program (digital CCC) and using the AS-OCT (AS-OCT CCC). Bland-Altman plots and concordance correlation coefficients were used to assess the agreement of CCC measured by the various methods. RESULTS: Sixty-six participants were categorized for analysis based on the amount of experience with scleral lens fitting into novice, intermediate, or advanced fitters. Comparing the estimated CCC to the digital CCC, all three groups overestimated by an average of +27.3 ± 67.3 μm. The estimated CCC was highly correlated to the digital CCC (0.79, 0.92, and 0.94 for each group, respectively). Compared with the CCC measurements using AS-OCT, the three groups of participants overestimated by +103.3 μm and had high correlations (0.79, 0.93, and 0.94 for each group). DISCUSSION: Results from this study validate the ability of contact lens practitioners to observe and estimate the CCC in scleral lens fittings through the use of biomicroscopic viewing. Increasing experience with scleral lens fitting does not improve the correlation with measured CCC from digital or the AS-OCT. However, the intermediate and advanced groups display significantly less inter-observer variability compared with the novice group.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle