Artifactual Visual Field Defects Identified on Technically “Reliable” Visual Field Studies in a Neuro-Ophthalmology Practice
Notice bibliographique
Résumé
Pablo Galarza,1,* Elhanan Parnasa,2,* Noah Guttmann,3 Joshua M Kruger1 1Neuro-Ophthalmology Service, Department of Ophthalmology, Hadassah Medical Center, Jerusalem, Israel; 2Hebrew University-Hadassah School of Medicine, Jerusalem, Israel; 3Independent Researcher, Toronto, Ontario, Canada*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Joshua M KrugerNeuro-Ophthalmology Service, Department of Ophthalmology, Hadassah Medical Center, Jerusalem, IsraelTel +972508946493Email kruger@hadassah.org.ilPurpose: To assess the reliability of automated visual field studies with neurological abnormalities and normal reliability indices that were inconsistent with the remainder of the neuro-ophthalmic assessment.Methods: Retrospective observational study from the clinical practice of a neuro-ophthalmologist at a tertiary referral center.Results: From 2230 patient charts, ten cases were identified that met the inclusion criteria. In eight of the cases repeat visual field testing had no reproducible abnormality. Four of these cases were concerning for a bitemporal or homonymous hemianopia. None of the patients, including the two cases with a reproducible defect, developed any convincing manifestations of an organic disease related to the visual field defect.Conclusion: Our findings suggest that even marked neurological abnormalities on reliable automated visual field tests can be false. When the remainder of the neuro-ophthalmic evaluation is inconsistent with the test result, we recommend that clinicians attempt to immediately repeat the visual field study.Keywords: automated perimetry, visual field, Humphrey, reliability
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».