Can Visual Acuity Be Reliably Measured at Home? Validation of Telemedicine Remote Computerised Visual Acuity Measurements
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The recent pandemic has identified the need for telemedicine assessment of ophthalmology patients. A vital component of such assessment is visual acuity (VA) measurement. The aim of this study was to determine the feasibility and reliability of computerised 'at home' VA measurements using COMPlog software. METHODS: A Bland Altman method comparison study of worse eye 'in clinic' and 'at home' orthoptist-supervised COMPlog computerised VA measurements. Subjects underwent gold standard semi-automated computerised test and retest logMAR VA measurements on their habitually corrected worse eye both 'in clinic' and 'at home.' The orthoptist ran the test from the eye clinic with the patient viewing a secondary PC monitor either in the same clinic room or at home. A screen sharing voice and video conferencing application and standard consumer IT hardware were employed to present the test optotypes in the patient's home. RESULTS: 23 paediatric and 13 adult patients with a range of ocular diseases and worse eye visual acuities were included (range -0.14 to 1.06 logMAR). No significant bias was found between 'in clinic' and 'at home' measurements (mean -0.01 logMAR and 95% confidence interval -0.03, 0.00 logMAR). Test-retest variability of 'in clinic,' 'at home' and 'in clinic' versus 'at home' measurements were within normal reported ranges at 0.12 logMAR (6 ETDRS letters) or less. CONCLUSION: Remote home VA testing performed by an eye care professional using a semi-automated VA measurement program and video conferencing application provided unbiased measurements with acceptable test-retest reliability. Home testing was both feasible and acceptably reliable in appropriately equipped patients.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».