Rebound Self‐tonometry Acquisition Time and Ease of Use Evaluated by Newly Trained Optometry Students and Optometrists
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Peak IOP and IOP fluctuations have been implicated as risk factors for glaucoma progression. Peak 24-hour IOP can be significantly higher than in-office measurements. Icare HOME could be a useful adjunct in glaucoma management if positively appraised by individuals familiar with eye care. PURPOSE: The purpose of this study was to measure the time needed for a nonclinical convenience sample of optometry students and optometrists to self-measure IOP using Icare HOME and to determine their perceptions of rebound self-tonometry. METHODS: A total of 234 subjects were enrolled, with 226 (97%) having a complete data set. Self-measurement was performed on the study eye using Icare HOME while seated and without contact lenses. Examiners self-measured IOP while subjects observed; examiners then measured subjects' IOP. Subjects then completed self-measurement while timed. Only one attempt was allowed. Time and study eye were recorded, and subjects completed a short survey. Descriptive statistics were conducted. RESULTS: Mean ± standard deviation age was 34.6 ± 13.3 years (58.3% female, 52.3% contact lens wearers). Test time ranged from 3 to 366 seconds, with 38% able to self-measure in 10 seconds or less, 74% in 60 seconds or less, and 92.8% in 120 seconds or less; 5.8% were unable to self-measure IOP. There was no significant correlation between test time and age (r = -0.03, P = .67). The device was reported to be easy or very easy to use by 69.7% of subjects and comfortable or very comfortable by 90.4% of subjects. After the study, 89.1% of subjects perceived that rebound self-tonometry has a role in the management of patients with glaucoma and suspicion of glaucoma. CONCLUSIONS: The majority of neophyte subjects perceived self-measurement of IOP as having a role in the management of glaucoma and suspicion of glaucoma. They rated Icare HOME as comfortable and easy to use and were able to self-measure IOP on the first attempt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».