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Enregistrement W4387822111 · doi:10.1079/searchrxiv.2023.00339

Effectiveness of telemedicine diabetic retinopathy screening in the USA (Scopus).

2023· article· en· W4387822111 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren E. Robinson, Tania Padilla Conde, Ana Bastos de Carvalho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusMedicineTelemedicineMEDLINEDiabetic retinopathyCochrane LibraryFamily medicineMeta-analysisOptometryHealth careDiabetes mellitusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetic retinopathy (DR) is the leading cause of vision loss among adults in the USA. Vision loss associated with diabetic retinopathy can be prevented with timely ophthalmologic care, and therefore, it is recommended that individuals with diabetes have annual retinal examinations. There is limited evidence on whether using telemedicine to screen for DR in primary care clinics in the USA effectively leads to increased DR screening rates. The objective of this systematic review is to collate evidence from existing studies to investigate the effectiveness of telemedicine DR screening (TDRS) in primary care clinics on DR screening rates. Methods: Relevant studies will be identified through searching MEDLINE/PubMed interface, Scopus, and Web of Science from their inception until November 2021, as well as searching reference lists of included studies and previous related review articles or systematic reviews. There will be no restrictions on study design. Eligible studies will include subjects with either type 1 or type 2 diabetes, will evaluate telemedicine technology for screening of DR, will have been conducted in the USA, and will report DR screening rates or data necessary for calculating such rates. Two reviewers will screen search results independently. Risk-of-bias assessment and data extraction will be carried out by two reviewers. The version 2 of the Cochrane risk-of-bias tool (RoB 2) and the Newcastle-Ottawa scale (NOS) tool will be used to assess the quality and validity of individual studies. If feasible, we will conduct random-effects meta-analysis where appropriate. If possible, we will conduct subgroup analyses to explore potential heterogeneity sources (setting, socio-economic status, age, ethnicity, study design, outcomes). We will disseminate the findings through publications and relevant networks. Discussion: This protocol outlines the methods for systematic review and synthesis of evidence of TDRS and its effect on DR screening rates. The results will be of interest to policy makers and program managers tasked with designing and implementing evidence-based services to prevent and manage diabetes and its complications in similar settings. Systematic review registration: PROSPERO CRD42021231067. (Abstract from: https://doi.org/10.1186/s13643-023-02201-9).

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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