Smartphone Compatible versus Conventional Ophthalmoscope: A Randomized Crossover Educational Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The aim of the study is to compare performance and ease-of-use (EOU) of optic disk assessment using a smartphone direct ophthalmoscope attachment (D-EYE) to the gold standard direct ophthalmoscope (DO). Design The type of study involved is prospective, randomized, crossover, and educational trial. Participants The participants involved were first year medical students inexperienced in ophthalmoscopy. Methods Optic disks of standardized and volunteer patients were examined using the D-EYE and a conventional DO. Optic disk identification, EOU ratings of the devices, self-reported confidence level in their examination with the devices, and estimation of vertical cup-to-disk ratio (VCDR) were compared. Analyses included Chi-square tests, independent samples t-tests, correlations, and multivariable linear regression. Results Forty-four medical students voluntarily participated in the study. Students using the DO required more attempts (3.57 vs. 2.69, p = 0.010) and time (197.00 vs. 168.02 seconds, p = 0.043) to match the patient's fundus to the correct photograph. Overall EOU between the devices (6.40 vs. 4.79, p < 0.001) and overall confidence in examination (5.65 vs. 4.49, p = 0.003) were greater when using the D-EYE. There were no statistically significant differences in accuracy of VCDR estimations between the two ophthalmoscopes. Conclusion Smartphone ophthalmoscopy could offer additional learning opportunities in medical education and may be considered in clinical practice by non-specialist physicians given its greater EOU and increased success in visualizing the optic disk.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».