Comparison of diabetic retinopathy severity grading on ETDRS 7-field versus ultrawide-field assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the diabetic retinopathy (DR) severity level determined when considering only the ETDRS 7-field region versus the entire ultrawidefield (UWF) image. METHODS: In this retrospective, cross-sectional study, UWF pseudocolor images were graded on the Eyenuk image viewing, grading, and annotation platform for the severity of DR considering only the regions within the ETDRS 7-fields as well as the entire UWF image using two different protocols: 1) the simple International Classification of Diabetic Retinopathy (ICDR) scale and 2) the more complex DRCR.net Protocol AA grading scale. RESULTS: A total of 250 eyes from 157 patients were included in this analysis. Six eyes (2.4%) demonstrated a discrepancy in severity level between the ETDRS 7-field region and the entire UWF image when using the ICDR classification system. The discrepancies were due to the presence of lesions [intraretinal haemorrhage (n = 2), neovascular disease (n = 4)] in the peripheral fields which were not identified in the ETDRS 7-fields. Fourteen eyes (5.6%) had a discrepancy in severity level between the ETDRS 7-field region and the entire UWF image when using the ETDRS DRSS Protocol AA grading scale. The discrepancies were due to the presence of a higher level of disease [intraretinal haemorrhage (n = 4), neovascularization (n = 4), preretinal haemorrhage (n = 2), scatter laser scars (n = 4)] in the peripheral fields. CONCLUSION: Although considering regions outside of the ETDRS 7-fields altered the DR severity level assessment in <5% of cases in this cohort, significant and potentially vision-threatening lesions including neovascularization and preretinal haemorrhage were identified in these peripheral regions. This highlights the importance of evaluating the entire UWF region when assessing patients with diabetic retinopathy.
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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 | 0,000 | 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 découle