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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».