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Enregistrement W3097576650 · doi:10.1016/j.ophtha.2020.10.030

Evaluation of a New Model of Care for People with Complications of Diabetic Retinopathy

2020· article· en· W3097576650 sur OpenAlexfundno aff
Noemi Lois, Jonathan Cook, Ariel Wang, S J Aldington, Hema Mistry, Mandy Maredza, Daniel F. McAuley, Tariq Aslam, Clare Bailey, Victor Chong, Faruque Ganchi, Peter H. Scanlon, Sobha Sivaprasad, David Steel, Caroline Styles, Augusto Azuara‐Blanco, Lindsay Prior, Norman Waugh, Ahmed Saad, Daniela Vaideanu-Collins, Christine McNally, Andrew Jackson, Rachael Rice, Clair Barbour, Leontia Bell, Faruque Ghanchi, Zeid Madanat, Geeta Menon, Manju Chandran, Sely Mathews, Omar Galal, Haralabos Eleftheriadis, Stefanos Efraimidis, William Sones, Nachiketa Acharya, Samia Fatum, Janette Savage, K. P. Ivanova, Zaria Ali

Notice bibliographique

RevueOphthalmology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeDiabetes UKSheffield Teaching Hospitals NHS Foundation TrustUniversity of OxfordMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustNational Institutes of HealthQueen's UniversityJames Cook UniversityNational Institute for Health and Care ResearchOxford University Hospitals NHS Foundation TrustUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustWellcome TrustCentral Manchester University Hospitals NHS Foundation Trust
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyDiabetes mellitusFundus (uterus)Confidence intervalOphthalmologyRetinopathyProspective cohort studyOptometryPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The increasing diabetes prevalence and advent of new treatments for its major visual-threatening complications (diabetic macular edema [DME] and proliferative diabetic retinopathy [PDR]), which require frequent life-long follow-up, have increased hospital demands markedly. Subsequent delays in patient's evaluation and treatment are causing sight loss. Strategies to increase capacity are needed urgently. The retinopathy (EMERALD) study tested diagnostic accuracy, acceptability, and costs of a new health care pathway for people with previously treated DME or PDR. DESIGN: Prospective, multicenter, case-referent, cross-sectional, diagnostic accuracy study undertaken in 13 hospitals in the United Kingdom. PARTICIPANTS: Adults with type 1 or 2 diabetes previously successfully treated DME or PDR who, at the time of enrollment, had active or inactive disease. METHODS: A new health care pathway entailing multimodal imaging (spectral-domain OCT for DME, and 7-field Early Treatment Diabetic Retinopathy Study [ETDRS] and ultra-widefield [UWF] fundus images for PDR) interpreted by trained nonmedical staff (ophthalmic graders) to detect reactivation of disease was compared with the current standard care (face-to-face examination by ophthalmologists). MAIN OUTCOME MEASURES: Primary outcome: sensitivity of the new pathway. SECONDARY OUTCOMES: specificity; agreement between pathways; costs; acceptability; proportions requiring subsequent ophthalmologist assessment, unable to undergo imaging, and with inadequate images or indeterminate findings. RESULTS: The new pathway showed sensitivity of 97% (95% confidence interval [CI], 92%-99%) and specificity of 31% (95% CI, 23%-40%) to detect DME. For PDR, sensitivity and specificity using 7-field ETDRS images (85% [95% CI, 77%-91%] and 48% [95% CI, 41%-56%], respectively) or UWF images (83% [95% CI, 75%-89%] and 54% [95% CI, 46%-61%], respectively) were comparable. For detection of high-risk PDR, sensitivity and specificity were higher when using UWF images (87% [95% CI, 78%-93%] and 49% [95% CI, 42%-56%], respectively, for UWF versus 80% [95% CI, 69-88%] and 40% [95% CI, 34%-47%], respectively, for 7-field ETDRS images). Participants preferred ophthalmologists' assessments; in their absence, they preferred immediate feedback by graders, maintaining periodic ophthalmologist evaluations. When compared with the current standard of care, the new pathway could save £1390 per 100 DME visits and between £461 and £1189 per 100 PDR visits. CONCLUSIONS: The new pathway has acceptable sensitivity and would release resources. Users' suggestions should guide implementation.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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