The muranga teleophthalmology study: A comparison of virtual (teleretina) assessment with in-person clinical examination to diagnose diabetic retinopathy and age-related macular degeneration in kenya
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study compares a web-based teleophthalmology assessment with a clinical slit lamp examination to screen for diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD) among diabetic patients in a rural East African district. METHODS: Six hundred and twelve eyes from 306 diabetic patients underwent both a clinical slit lamp examination and a teleretina (TR) assessment by an experienced ophthalmologist. Both assessments were compared for any DR and AMD using the early treatment diabetic retinopathy study and age-related eye disease study grading scales, respectively. RESULTS: Of the 612 TR assessment photos, 74 (12%) were deemed ungradable due to media opacities, poor patient cooperation, or unsatisfactory photographs. The ability to detect DR and AMD showed a fair agreement (kappa statistic 0.27 and 0.23, respectively) between the TR and clinical slit lamp examination. Relative to a clinical slit lamp evaluation, a positive TR diagnosis carried a 75.0% positive predictive value when diagnosing DR and a 27.3% positive predictive value when diagnosing AMD. A negative TR diagnosis carried a 97.2% negative predictive value for the diagnosis of DR and a 98.1% negative predictive value for the diagnosis of AMD. CONCLUSION: When comparing TR assessments to clinical slit lamp examinations to diagnose DR and AMD, there was a fair agreement. Although further validation is needed, the TR approach provides a promising method to diagnose DR and AMD, two major causes of ocular impairment worldwide.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».