Visualizing the Consistency of Clinical Characteristics that Distinguish Healthy Persons, Glaucoma Suspect Patients, and Manifest Glaucoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use factor analysis to visualize and assess the reproducibility and consistency of clinical quantitative parameters that can optimally distinguish among healthy, glaucoma suspect, and manifest glaucoma patients at a cross-sectional level and thus to describe the transition of quantitative change among the diagnostic categories. DESIGN: Retrospective cross-sectional study. PARTICIPANTS: The medical records of healthy, glaucoma suspect, and manifest glaucoma patients (diagnosed by expert clinicians) seen at the Centre for Eye Health in 2015 (n = 148, n = 664, and n = 129, respectively) and 2018 (n = 242, n = 464, and n = 126, respectively) were reviewed. One eye was selected for the study. METHODS: Quantitative clinical measures (intraocular pressure [IOP], central corneal thickness [CCT], visual field [VF], and OCT) were extracted and binary logistic (backward stepwise) regression was performed to identify factors that dictated separation between diagnostic pairs. These were used systematically as inputs for factor analysis to determine a final model that could potentially predict a clinical diagnosis. MAIN OUTCOME MEASURES: Intraocular pressure, CCT, VF (mean deviation and pattern standard deviation) indices, and OCT optic nerve head parameters and thickness values (retinal nerve fiber layer [RNFL] and ganglion cell-inner plexiform layer). RESULTS: Few clinical parameters were identified commonly as significant across all diagnostic pairings for 2015 (3 of 23: IOP, pattern standard deviation, and 7-o'clock RNFL thickness) and 2018 (1 of 23: vertical cup-to-disc ratio). Few parameters overlapped when comparing 2015 and 2018 results, highlighting inconsistencies in the models between years. Factor analysis showed good separation between healthy persons and glaucoma patients. Using biplots to visualize the data in 2-dimensional clusters, glaucoma suspect patients demonstrated substantial overlap with healthy and glaucoma cohorts. The contributions of each parameter to diagnostic separation changed between groups and years. CONCLUSIONS: Despite advances in quantitative ocular imaging and perimetry, the transition among healthy, glaucoma suspect, and manifest glaucoma patients remains confounded by a lack of consistent, reproducible combinations of quantitative clinical criteria. These results highlight the nebulousness (at patient-, instrument-, and clinician-related levels) of glaucoma diagnosis that remains contingent on individual clinical expertise and assessment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».