Prévoir le risque de fermeture de l’angle tel que défini par la classification de Shaffer à l’aide de la tomographie par cohérence optique du segment antérieur : Une approche simple
Notice bibliographique
Résumé
Objectif: Proposer une méthode non invasive simple pour le dépistage des patients à risque de fermeture de l’angle en utilisant l’imagerie du segment antérieur à l’aide de la TCO. Méthodes: Des examens radiologiques des angles irido-cornéens en nasal et en temporal ont été réalisés au moyen de la TCO chez des patients référés pour suspicion de glaucome. Après l’identification de la ligne de Schwalbe, une droite fut tracée jusqu’au point de l’iris le plus rapproché (S-I) à l’aide de l’outil de compas intégré de l’appareil. Une gonioscopie a été effectuée et la méthode de Shaffer a été utilisée pour grader l’ouverture de l’angle afin d’évaluer la corrélation entre les deux méthodes. Résultats: Trente-quatre images étaient disponibles pour analyse. Les coefficients de corrélation de Spearman entre les mesures S-I et les grades de Shaffer se sont établis à 0,81 et 0,77 pour les quadrants nasal et temporal respectivement. Les calculs intra-observateur des coefficients de corrélation intraclasse avaient une excellente reproductibilité (0,98 et 0,99 pour les angles en nasal et en temporal) et on a observé une excellente corrélation inter-observateur (0,94 et 0,93). La valeur diagnostique S-I pour les angles à risque de fermeture a été provisoirement établie à 330 mm. Conclusion: La mesure S-I corrèle fortement avec les résultats de la gonioscopie et pourrait être une solution de rechange appropriée pour évaluer le risque de fermeture de l’angle.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».