Evaluation of a smartphone photoscreening app to detect refractive amblyopia risk factors in children aged 1–6 years
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the specificity and sensitivity of a smartphone app (GoCheckKids [GCK] used as a photoscreening tool on the iPhone 7 to detect refractive amblyopia risk factors in children aged 1-6 years. PARTICIPANTS AND METHODS: A prospective, multicenter, 10-month evaluation of children aged 1-6 years old who underwent photoscreening with the GCK app to detect amblyopia risk factors. The first acceptable quality photograph of each study subject was evaluated by trained technicians using GCK's proprietary automated image processing algorithm to analyze for amblyopia risk factors. Trained graders, masked to the cycloplegic clinical data, remotely reviewed photographs taken with the app and compared results to the gold standard pediatric ophthalmology examinations using the 2013 American Association for Pediatric Ophthalmology & Strabismus amblyopia risk factor guidelines. Primary outcome was the ability of the GCK app to identify amblyopia risk factors compared to the cycloplegic refraction. RESULTS: There were 287 patient images analyzed. The overall sensitivity and specificity in detecting amblyopia risk factors were 76% and 85%, respectively using manual grading. The overall automated grading results had a sensitivity and sensitivity in detecting amblyopia risk factors of 65% and 83%, respectively. CONCLUSION: The GCK smartphone app is a viable photoscreening device for the detection of amblyopia risk factors in children aged 1-6 years.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».