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Enregistrement W4240828704 · doi:10.1097/ijg.0000000000000403

Prospective Comparative Analysis of 4 Different Intraocular Pressure Measurement Techniques and Their Effects on Pressure Readings

2016· article· en· W4240828704 sur OpenAlexaff
Thomas A. Berk, Patrick T. Yang, Clara C. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaucoma · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFluoresceinOphthalmologyGlaucomaIntraocular pressureProspective cohort studySurgeryFluorescenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare intraocular pressure (IOP) measurement using the Goldmann applanation tonometry (GAT) without fluorescein, with fluorescein strips, with fluorescein droplets, and IOP measurement with Tono-Pen Avia (TPA). PATIENTS AND METHODS: This was a prospective comparative clinical analysis. It was performed in clinical practice. The study population consisted of 40 volunteer patients, 1 eye per patient. All patients who were 18 years and older having routine ophthalmological examination were eligible to participate. Active corneal abrasions and/or ulcers, previous glaucoma surgery, or prostheses interfering with GAT measurement were excluded. GAT IOP was measured first without fluorescein, then with fluorescein strip, then with fluorescein droplet, and finally with the TPA device. The main outcome measure was central corneal IOP. RESULTS: Mean±SD IOP measurements for GAT without fluorescein, with fluorescein strip, with fluorescein droplet, and for TPA groups were 12.65±3.01, 14.70±2.82, 15.78±2.64, and 16.33±3.08 mm Hg, respectively. Repeated-measures analysis of variance corrected with the Greenhouse-Geisser estimate ([Latin Small Letter Open E]=0.732) showed that measuring technique had a significant effect on IOP measurements (F2.20,85.59=34.66, P<0.001). The pairwise post hoc testing showed statistically significant mean differences (P≤0.001) between all techniques except when GAT with fluorescein droplet was compared with TPA (P=0.222). The Bland-Altman analyses showed 95% limits of agreement maximum potential discrepancies in measurement ranging from 5.89 mm Hg in the GAT with fluorescein strip versus droplet compared with 11.83 mm Hg in the GAT with fluorescein strip versus TPA comparison. CONCLUSIONS: IOP measurement technique significantly impacted the values obtained. The ophthalmologist should ensure consistent measurement technique to minimize variability when following patients.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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