The European Eye Epidemiology spectral‐domain optical coherence tomography classification of macular diseases for epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the European Eye Epidemiology (E3) consortium was to develop a spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT)-based classification for macular diseases to standardize epidemiological studies. METHODS: A European panel of vitreoretinal disease experts and epidemiologists belonging to the E3 consortium was assembled to define a classification for SD-OCT imaging of the macula. A series of meeting was organized, to develop, test and finalize the classification. First, grading methods used by the different research groups were presented and discussed, and a first version of classification was proposed. This first version was then tested on a set of 50 SD-OCT images in the Bordeaux and Rotterdam centres. Agreements were analysed and discussed with the panel of experts and a final version of the classification was produced. RESULTS: Definitions and classifications are proposed for the structure assessment of the vitreomacular interface (visibility of vitreous interface, vitreomacular adhesion, vitreomacular traction, epiretinal membrane, full-thickness macular hole, lamellar macular hole, macular pseudo-hole) and of the retina (retinoschisis, drusen, pigment epithelium detachment, hyper-reflective clumps, retinal pigment epithelium atrophy, intraretinal cystoid spaces, intraretinal tubular changes, subretinal fluid, subretinal material). Classifications according to size and location are defined. Illustrations of each item are provided, as well as the grading form. CONCLUSION: The E3 SD-OCT classification has been developed to harmonize epidemiological studies. This homogenization will allow comparing and sharing data collection between European and international studies.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».