Diagnostic accuracy of teleretinal screening for detection of diabetic retinopathy and age-related macular degeneration: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of teleretinal screening compared with face-to-face examination for detection of diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). METHODS AND ANALYSIS: This study adhered to the Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy Studies (PRISMA-DTA). A comprehensive search of OVID MEDLINE, EMBASE and Cochrane CENTRAL was performed from January 2010 to July 2021. QUADAS-2 tool was used to assess methodological quality and applicability of the studies. A bivariate random effects model was used to perform the meta-analysis. Referrable DR was defined as any disease severity equal to or worse than moderate non-proliferative DR or diabetic macular oedema (DMO). RESULTS: 28 articles were included. Teleretinal screening achieved a sensitivity of 0.91 (95% CI: 0.82 to 0.96) and specificity of 0.88 (0.74 to 0.95) for any DR (13 studies, n=7207, Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) low). Accuracy for referrable DR (10 studies, n=6373, GRADE moderate) was lower with a sensitivity of 0.88 (0.81 to 0.93) and specificity of 0.86 (0.79 to 0.90). After exclusion of ungradable images, the specificity for referrable DR increased to 0.95 (0.90 to 0.98), while the sensitivity remained nearly unchanged at 0.85 (0.76 to 0.91). Teleretinal screening achieved a sensitivity of 0.71 (0.49 to 0.86) and specificity of 0.88 (0.85 to 0.90) for detection of AMD (three studies, n=697, GRADE low). CONCLUSION: Teleretinal screening is highly accurate for detecting any DR and DR warranting referral. Data for AMD screening is promising but warrants further investigation. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020191994.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 découle