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Enregistrement W4393425874 · doi:10.2196/52650

The Utility of a Smartphone-Based Retinal Imaging Device as a Screening Tool in an Outpatient Clinic Setting: Protocol for an Observational Study

2024· article· en· W4393425874 sur OpenAlexvenueno aff
Ajay Mittal, Victor Sánchez, Navjot Singh Azad, Yaroslav Zuyev, R. García Robles, MB Sherwood

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintObservational studyProtocol (science)MedicineSmartphone applicationOptometryMedical physicsComputer scienceMultimediaAlternative medicineWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glaucoma, a disease leading to the degeneration of retinal ganglion cells, results in changes to the optic nerve head that are often diagnosed late when visual problems arise. With the prevalence of glaucoma surpassing 76 million adults worldwide and with glaucoma being the leading cause of irreversible blindness in the world, the early detection and management of glaucoma is imperative. Digital ophthalmoscopes, such as the D-EYE (D-EYE, Srl), have emerged as a technology that uses smartphone cameras with an attachment on the lens to visualize the retina and optic nerve head without the need for dilation. The purpose of this pilot study is to examine the acceptability and feasibility of a D-EYE digital ophthalmoscope to screen for ocular pathology involving the optic nerve, particularly glaucoma. OBJECTIVE: This study aimed to demonstrate the effect of a smartphone-based ophthalmoscope as a potential vision screening tool for optic nerve head pathology in participants enrolled in this study. The first specific aim was to determine the ability of the D-EYE smartphone ophthalmoscope to gather high-quality imaging to be used for grading the fundus into low- and high-risk categories for eye pathology. The second specific aim was to determine the difference in the quality of data capture between still retinal images and 30-second retinal video recordings produced by D-EYE smartphone ophthalmoscopes. METHODS: This observational pilot study enrolled 110 patients receiving routine eye care at the University of Florida Health from February 2019 to February 2022 to assess the use of the D-EYE device in capturing still images and 30-second videos of the bilateral retina and optic nerves of each participant. Study participants completed a survey to gather demographics and past medical history data with a particular focus on previous eye health history. Images were reviewed by 5 ophthalmology residents with interrater reliability analysis performed to assess findings. RESULTS: Ophthalmology resident review indicated greater visualizability and clarity of the bilateral retina and optic nerves with 30-second videos of retinal imaging compared with still-image ophthalmic capture. Furthermore, an increase in visualizability and clarity allowed for a more accurate measurement of the cup-to-disc ratio, a diagnostic marker for glaucoma. In addition, the likelihood of referral of the glaucomatous and healthy sample groups to ophthalmologists indicated a greater sensitivity of digital ophthalmoscopes in being able to detect retinal abnormalities requiring early intervention and management, supporting the technology's use as a screening tool. CONCLUSIONS: This investigation suggests that the use of smartphone-based digital ophthalmoscopes can be more effectively applied as a screening tool by capturing 30-second videos compared with still images alone. This novel assessment of an emerging technology in the field of ophthalmology may better equip further research as smartphone camera technology advances. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52650.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,841
Tête enseignante GPT0,744
Écart entre enseignants0,097 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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