Differential visual acuity – A new approach to measuring visual acuity
Notice bibliographique
Résumé
A novel type of acuity measurement, which we refer to as ‘differential acuity’, requires the observer to identify one unique target among three others which are identical. This is a proof of concept study aimed to determine if differential acuity is equivalent to standard measures of recognition acuity. To create a range of visual acuity, vision was optically blurred in sixteen adults with normal visual acuity. Visual acuity was then measured with the differential acuity targets in both crowded and uncrowded format, and compared with standard ETDRS acuity or with singly presented letters and uncrowded letters were analysed separately. The visual acuity results for crowded and uncrowded letters were analysed separately. Repeated measures analysis of variance showed that when a crowded Sloan C had to be differentiated from three crowded Os (CvsO), the results were not significantly different from ETDRS acuity or from naming one of four letters presented centrally (Name4) (p < 0.05). Similar results were found for uncrowded letters – the C versus O and Name4 gave similar visual acuity. The 95% limits of agreement between the naming and C versus O differential acuity measures were between 0.17 and 0.27 logMAR. From this proof of concept study we conclude that differential acuity gives similar results to the ETDRS chart in adults. We infer that the comparable but cognitively simpler differential visual acuity task could be applied in clinical settings for young children or patients with developmental delay who cannot respond by naming or matching. Un nuevo tipo de medición de la agudeza, al que denominaremos ‘agudeza diferencial, requiere que el observador identifique un único objetivo entre tres otros objetivos idénticos. Se trata de una prueba de estudio de concepto, que trata de determinar si la agudeza diferencial es equivalente a las mediciones estándar de agudeza de reconocimiento. Para crear un rango de agudeza visual, se degradó ópticamente la visión en dieciséis adultos con agudeza visual normal. A continuación se midió la agudeza visual con los objetivos de agudeza diferencial, tanto en formato aglomerado como no aglomerado, y comparándose con la agudeza ETDRS estándar, o con letras presentadas de manera única, analizándose las letras no aglomeradas separadamente. Los análisis de mediciones repetidas de varianza reflejaron que cuando una C Sloan aglomerada debía diferenciarse de tres O aglomeradas (CvsO), los resultados no eran significativamente diferentes de la agudeza ETDRS, o de nombrar una de las cuatro letras presentadas centralmente (Nombrar4) (p < 0,05). Se encontraron resultados similares para las letras no aglomeradas – C versus O – y Nombre4 arrojó una agudeza visual similar. Los límites de acuerdo del 95% de las mediciones de agudeza diferencial, entre nombrar y C versus O, se situaron entre 0,17 y 0,27 logMAR. A partir de este estudio de prueba de concepto concluimos que la agudeza diferencial arroja resultados similares al cuadro ETDRS en adultos. Podemos inferir que podría aplicarse la tarea de agudeza visual diferencial, comparable pero cognitivamente más simple, al entorno clínico para jóvenes o pacientes con retraso del desarrollo cognitivo, y que no pueden responder mediante denominación o emparejamiento.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».