Impact of tear optics on the repeatability of Pentacam AXL wave and iTrace in measuring anterior segment parameters and aberrations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess impact of tear optics on repeatability of a Scheimpflug device with a Hartmann Shack aberrometer and a ray tracing aberrometer. Methods: One hundred healthy and 100 postrefractive surgery eyes underwent dry eye evaluation including Schirmer's test and tear film break-up time (TBUT). They underwent optical quality analyzer (OQAS, Visio metrics S.L, Terrassa, Spain) to assess objective scatter index (OSI), three scans each on Pentacam AXL wave (OCULUS Optikgerate Gmbh, Wetzlar, Germany), iTrace (Tracey™ Technologies, Texas, USA) for flat, steep keratometry, thinnest corneal thickness, root mean square higher-order aberrations (RMS HOA), RMS lower-order aberrations (LOA), spherical aberrations, RMS COMA. Repeatability of Pentacam AXL wave and iTrace in healthy and postrefractive eyes (OSI >1 vs OSI <1) was studied using within-subject standard deviation (Sw) test-retest repeatability (TRT), coefficient of variation (COV). Results: OSI showed an inverse association with TBUT (P < 0.001). All measurements with Pentacam AXL wave with OSI < 1 had excellent repeatability, intraclass correlation coefficient (ICC) ranging from 0.88 for HOA, to 0.92 for LOA. The Sw, TRT, and COV of all aberration measurements were significantly lower (better) than those of iTrace. In eyes with OSI ≥1, the repeatability with Pentacam AXL wave dropped with ICC ranging from 0.77 for HOA, to 0.84 for LOA with lower Sw, TRT, and COV of all aberration measurements as compared to iTrace. Maximum variation was seen with HOA and minimum with LOA. Conclusion: Tear optics affected repeatability of Pentacam wave and iTrace. Pentacam wave had better repeatability in eyes with a poor tear film as compared to iTrace. Thus, the tear film can impact repeatability of an instrument and it is important to assess the tear film prior to imaging patients, which can change the way we interpret and image these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».