Comparison of Goldmann applanation and Ocular Response Analyser tonometry: intraocular pressure agreement and patient preference
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the agreement between Goldmann applanation tonometry (GAT) and Ocular Response Analyser (ORA) intraocular pressure (IOP) measurements, and patients' preferences. METHODS: Both eyes of participants in the 'Glaucoma within the Northern Ireland Cohort for the Longitudinal Study of Ageing' (GwNICOLA) were included. Participants underwent GAT by a glaucoma expert and ORA tonometry in a random order. Investigators were masked to measurements between devices. Participants were asked which tonometer, if any, they would prefer. We estimated the 95% limits of agreement (95% LoA) and the variables that influence agreement between tonometers. RESULTS: There were 228 eyes of 120 participants included in this study. Mean age of participants was 68.0 years (SD 8.79) and 52.5% were female. For GAT-ORA IOPcc the mean difference with GAT (95% CI) was -0.23 mmHg (-0.57 mmHg, 0.11 mmHg) and the 95% LoA (95% CIs) were from 4.82 mmHg (5.15 mmHg, 4.48 mmHg) to -5.28 mmHg (-5.61 mmHg, -4.94 mmHg). 40.8% of eyes had an IOP difference of 2 mmHg or more between GAT and ORA IOPcc. Corneal resistance factor (CRF) as estimated by ORA influenced the agreement between GAT and ORA IOPcc. There were no differences in preference for method of tonometry. CONCLUSIONS: Although ORA IOPcc measurements with ORA did not show significant bias compared with GAT, the relatively large proportion of measurement differences between ORA IOPcc and GAT that were >2 mmHg indicates that GAT and ORA IOP measurements may not be interchangeable. There were no differences in preference for method of tonometry.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».