Web-Based Visual Acuity Testing under Low-Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
Conventional eye examination tests are available to diagnose visual acuity; however, most of those cannot be performed in low-resource settings and require more money and technical resources. In this study, a novel web solution was developed to replace the traditional Snellen chart method for visual acuity. Numerous technologies pertinent to optimization under low-resource settings were thoroughly examined and integrated throughout the development process, encompassing web frameworks, database management systems, voice recording algorithms, and user interface design. CodeIgniter was used as the framework of this developed system. After conducting tests with real users and obtaining results, a statistical analysis based on the test results was performed. Thirty-four volunteers participated in detecting a logMAR difference of 0.1 between the manual Snellen chart testing and web-based application, assuming a paired t-test, a standard deviation of 0.2 (estimated from previous studies), 2-sided alpha (α) of 0.05, and 80% power. The observations were independent, and the variables were normally distributed. Confidence interval limits were reported for 95%, with the standard deviation ± 1.96 from the mean, ± 0.2 logMAR. A vital feature of the system is its capability to perform a 10-ft and 20-ft eye test based on distance. The application scales the Snellen characters according to the test distance without affecting accuracy. Other unique features include automatic voice recording, automatic Snellen level change and character scaling, storing previous readings for future evaluations, and comparing them with current readings. The accuracy of the eyes, as well as their errors, are displayed to users according to international standards. Our web application produced results almost identical to those of the manual Snellen procedure, even under low resource settings, when compared to the manual Snellen procedure
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».