Assessing the Performance of a Novel Bayesian Algorithm at Point of Care for Red Eye Complaints
Notice bibliographique
Résumé
The current diagnostic aids for red eye are static flowcharts that do not provide dynamic, stepwise workups. The diagnostic accuracy of a novel dynamic Bayesian algorithm for red eye was tested. Fifty-seven patients with red eye were evaluated by an emergency medicine physician who completed a questionnaire about symptoms/findings (without requiring extensive slit lamp findings). An ophthalmologist then attributed an independent “gold-standard diagnosis”. The algorithm used questionnaire data to suggest a differential diagnosis. The referrer’s diagnostic accuracy was 70.2%, while the algorithm’s accuracy was 68.4%, increasing to 75.4% with the algorithm’s top two diagnoses included and 80.7% with the top three included. In urgent cases of red eye (n = 26), the referrer diagnostic accuracy was 76.9%, while the algorithm’s top diagnosis was 73.1% accurate, increasing to 84.6% (top two included) and 88.5% (top three included). The algorithm’s sensitivity for urgent cases was 76.9% (95% CI: 56–91%) using its top diagnosis, with a specificity of 93.6% (95% CI: 79–99%). This novel algorithm provides dynamic workups using clinical symptoms, and may be used as an adjunct to clinical judgement for triaging the urgency of ocular causes of red eye.
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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 | 0,009 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».