ETDRS-style distance visual acuity charts for Indigenous Canadians: development and validation using Canadian Aboriginal syllabics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate a logMAR Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS)-style visual acuity chart imprinted with Canadian Aboriginal Syllabics (CAS) optotypes. DESIGN: Prospective, nonrandomized, within-subject analysis. PARTICIPANTS: 22 Indigenous patients from the Ullivik residence (Montreal, QC) for Inuit patients who were able to interpret Latin and CAS characteristics. METHODS: Python and LaTeX scripts were created to generate PDFs of standard ETDRS charts, which could be readily modified for alphabet (CAS or Latin), font, and optotype sizing. We used CAS characters that were preserved across Cree, Ojibwe, and Inuktitut languages. A 60" television screen (4K resolution) was used to display the eye charts to scale. For each subject, the best-corrected visual acuity (BCVA) of each eye was assessed on each chart (4 measurements per patient). RESULTS: The median difference between visual acuities (logMAR) acquired by the Latin and CAS charts was 0 (Q1: -0.08; Q3: 0). Band-Altman analysis revealed a bias of -0.01 (SD: 0.03), which was near zero (indicating favourable agreement), and one outlier (of 22 patients), whose deviation was attributed to random error. The visual acuity differences between eye charts were not statistically significant (p = 0.1). CONCLUSIONS: We developed and validated the first CAS-imprinted ETDRS chart for measuring visual acuity. Given its use of preserved characters across Cree, Ojibwe, and Inuktitut languages, this chart has additional applicability to several Indigenous populations in Canada. Future work should develop near reading cards and other methods of optimizing culturally competent eye care for Indigenous patients.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».