Remote vision testing of central retinal acuity and comparison with clinic-based Snellen acuity testing in patients followed for retinal conditions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The unmet need for remote monitoring of visual function with home-based, patient-centric technologies became increasingly palpable during the COVID-19 pandemic. Many patients with chronic eye conditions lack access to office-based examinations. Here, we evaluate the efficacy of the Accustat® test, a virtual application for measuring near visual acuity on any portable electronic device via telehealth. Materials and methods: Thirty-three adult subjects from the telehealth remote monitoring service of a retina practice performed the Accustat® acuity testing at home. All patients underwent in-office general eye examination with additional fundoscopic examination and optical coherence tomography retina imaging. Best corrected visual acuity assessment using a Snellen chart was compared with remote visual acuity assessment with the Accustat® test. Visual acuity was analyzed and compared between the best-corrected near visual acuity potential achieved on the Accustat® and in-office distance best-corrected Snellen visual acuity. Results: The mean logarithm of the minimum angle of resolution (logMAR) visual acuities of all eyes tested using the Accustat test was 0.19 ± 024 and for the office Snellen test 0.21 ± 0.21. A linear regression model with 95% confidence intervals reveals that there is a strong linear relationship between Accustat logMAR and office Snellen logMAR. Bland-Altman analysis demonstrated 95.2% significant agreement between Accustat and Office Snellen's best corrected visual acuity. Intraclass correlation coefficient (ICC = 0.94) demonstrated a strong positive correlation between at home versus office visual acuity. Conclusion: There was a high correlation between the visual acuity measured with the Accustat near vision digital self-test and the office Snellen acuity test, suggesting the potential utility of scalable remote monitoring of central retinal function via telehealth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».