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Enregistrement W3025994359 · doi:10.1097/opx.0000000000001505

Detection of Amblyogenic Refractive Error Using the Spot Vision Screener in Children

2020· article· en· W3025994359 sur OpenAlexaff
Hilary Gaiser, Bruce Moore, Gayathri Srinivasan, Nadine Solaka, Ran He

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensNorth Toronto Eye Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnisometropiaMedicineConfidence intervalOphthalmologyOptometryStrabismusReceiver operating characteristicAstigmatismRefractive errorVisual acuityInternal medicineOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIGNIFICANCE: Vision screenings are conducted to detect significant refractive errors, amblyopia, and ocular diseases. Vision screening devices are desired to have high testability, sensitivity, and specificity. Spot has demonstrated high testability, but previous reports suggest that the Spot has low sensitivity for detecting amblyogenic hyperopia and moderate sensitivity for amblyogenic astigmatism. PURPOSE: This study assessed the concurrent validity of detecting amblyogenic refractive errors by the Spot (v.1.1.50; Welch Allyn Inc., Skaneateles Falls, NY) compared with cycloplegic retinoscopy. METHODS: A total of 475 subjects (24 to 96 months) were screened by Spot and then received a masked comprehensive examination. Sensitivity and specificity, Bland-Altman plot, receiver operating characteristic area under the curve, and paired t test were evaluated by comparing the results of the Spot (v1.1.50) using the manufacturer referral criteria with the results of the comprehensive examination using the 2013 American Association for Pediatric Ophthalmology and Strabismus criteria. RESULTS: The Spot (v.1.1.50) referred 107 subjects (22.53%) for the following: 18.73% (89/475) astigmatism, 4.63% (22/475) myopia, 0.42% (2/475) hyperopia, and 2.11% (10/475) anisometropia. The sensitivity and specificity of the Spot vision screener for detecting amblyogenic risk factors were 86.08% (95% confidence interval [CI], 76.45 to 92.84%) and 90.15% (95% CI, 86.78 to 92.90%). Areas under the curve were 0.906 (95% CI, 0.836 to 0.976) for hyperopia, 0.887 (95% CI, 0.803 to 0.972) for spherical equivalent, and 0.914 (95% CI, 0.866 to 0.962) for astigmatism. A modified hyperopia criteria cutoff of greater than +1.06 D improved the sensitivity from 25 to 80% with 90% specificity. The current cutoff criterion, greater than -1.75 D, for astigmatism seemed optimal. CONCLUSIONS: This study shows that the Spot vision screener accurately detects low spherical refractive errors and astigmatism. Lowering the hyperopia cutoff criteria from the current Spot screener referral criteria improves the sensitivity with desired (high) specificity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,431 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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