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Enregistrement W4360600822 · doi:10.1097/opx.0000000000002015

Ordering Eyeglasses Using 3D Head Scan Technology versus Established Online and Storefront Clinic Methods

2023· article· en· W4360600822 sur OpenAlexaffabout
Nicolas K. Fontaine, Jean-Marie Hanssens, Marina Nguyen, Odile Bérubé

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensAssociation for Canadian StudiesUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorOptometryTopology (electrical circuits)MedicineComputer scienceMathematicsCombinatoricsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIGNIFICANCE: This study investigates how a new smartphone scanning technology compares with established online and storefront vendors in providing remote measurement and adjustment of prescription eyeglasses. PURPOSE: This study aimed to evaluate a new technology for ordering prescription eyeglasses online. METHODS: Thirty participants with 2.00 to 2.75 D of presbyopia (aged 49 to 74 years) were asked to order eyeglasses with progressive addition lenses from four vendors: one online vendor using a new head scan technology (Topology, San Francisco, CA), two established Web site-based vendors (vendors A and B), and one storefront vendor: Université de Montréal's Vision Clinic (UMVC). The resulting measurements were compared with those of opticians. Participant-reported preferences on visual and physical comfort of eyeglasses were collected after 15-minute trials of eyeglasses from each vendor. RESULTS: Pupillary half-distance measured with Topology matched optician measurements, but online vendors A and B diverged (mean difference, - 0.80 mm [ Z = -2.79; P = .005]). Topology and vendor B segment addition heights were similar to optician measurements, but vendor A diverged (mean, -1.40 mm [ Z = -2.58; P = .01]). The personalization parameter values obtained with Topology were different from optician measurements for pantoscopic angle (-5.30° [ Z = -4.12; P < .001]) and face wrap angle (+1.25° [ Z = -2.94; P = .003]). The UMVC eyeglasses scored best for adjustment (8.71/10 [ Z = -5.53; P < .001]), with Topology coming second (7.23/10). Topology scores were equivalent to UMVC scores for all eight items of patient-reported preferences (nonparametric Friedman analysis of variance, P < .05). CONCLUSIONS: Basic lens centration measurements obtained with Topology compare well with those of opticians, but some aspects of the methodology for measuring personalization parameters could be improved. In comparison with two established online vendors, resulting measurements with Topology are more consistent. Initial wearer satisfaction with Topology eyeglasses was also better.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,485 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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