Fundamental principles of an effective diabetic retinopathy screening program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic retinopathy (DR) is the leading cause of blindness among working-age adults worldwide. Early detection and treatment are necessary to forestall vision loss from DR. METHODS: A working group of ophthalmic and diabetes experts was established to develop a consensus on the key principles of an effective DR screening program. Recommendations are based on analysis of a structured literature review. RESULTS: The recommendations for implementing an effective DR screening program are: (1) Examination methods must be suitable for the screening region, and DR classification/grading systems must be systematic and uniformly applied. Two-field retinal imaging is sufficient for DR screening and is preferable to seven-field imaging, and referable DR should be well defined and reliably identifiable by qualified screening staff; (2) in many countries/regions, screening can and should take place outside the ophthalmology clinic; (3) screening staff should be accredited and show evidence of ongoing training; (4) screening programs should adhere to relevant national quality assurance standards; (5) studies that use uniform definitions of risk to determine optimum risk-based screening intervals are required; (6) technology infrastructure should be in place to ensure that high-quality images can be stored securely to protect patient information; (7) although screening for diabetic macular edema (DME) in conjunction with DR evaluations may have merit, there is currently insufficient evidence to support implementation of programs solely for DME screening. CONCLUSION: Use of these recommendations may yield more effective DR screening programs that reduce the risk of vision loss worldwide.
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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 | 0,034 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».