Validation of a Wearable Virtual Reality Perimeter for Glaucoma Staging, The NOVA Trial: Novel Virtual Reality Field Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Compare estimated sensitivities of SITA-Standard to the RATA-Standard algorithm of the Radius virtual reality perimeter (VRP), and measure concordance in glaucoma staging. Methods: One hundred adult glaucoma patients-half with suspect or mild glaucoma, and half with moderate or severe-from five clinics performed four 24-2 visual field tests during a single visit, two with the Humphrey Field Analyzer (HFA) and two with Radius, in randomized order: HRHR or RHRH. Only one eye was tested per participant. We used the Wilcoxon rank sum test with Bonferroni correction to compare distributions of estimated sensitivities across all 54 test locations over the 15 to 40 dB measurement range of the Radius. Weighted kappa measured concordance in glaucoma staging between two masked glaucoma experts using Medicare definitions of severity. Results: A total of 62 OD and 38 OS eyes were tested. Estimated sensitivities for SITA-Standard and RATA-Standard were not significantly different for OD, but were for OS-likely because of SITA-Standard OD and OS being significantly different in our sample, but not for RATA-Standard. Low agreement was observed between 15 to 22 dB. Concordance in glaucoma staging was high for both graders: kappa = 0.91 and kappa = 0.93. Average test duration was 298 seconds for RATA-Standard and 341 seconds for SITA-Standard. The correlation in mean deviation was 0.94. Conclusions: Estimated sensitivities of RATA-Standard are comparable to SITA-Standard between 23 to 40 dB with high concordance in glaucoma staging. Translational Relevance: Radius VRP is statistically noninferior to HFA when staging glaucoma using Medicare definitions.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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