Effectiveness of the Better Operative Software Outcomes Tool for Monitoring Cataract Surgery Outcomes in Inhambane Province, Mozambique: Prospective Pilot Diagnostic Accuracy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cataract is the world's leading cause of avoidable blindness. High-quality cataract surgery is a cost-effective procedure to restore vision. In low- and middle-income countries (LMIC), there are high rates of poor outcomes after surgery and inadequate follow-up, which makes it difficult to effectively monitor surgical outcomes. To address this issue, the Better Operative Outcomes Software Tool (BOOST Cataract app) assesses the final outcome on the first postoperative day and records the reasons for poor outcomes at 6 weeks postoperatively, offering specific advice to improve outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the real-world utility of the BOOST Cataract app for monitoring cataract surgical outcomes in Inhambane Province (Mozambique) and to analyze the data collected by the app during a surgical campaign conducted therein. METHODS: This prospective study of diagnostic accuracy included patients older than 50 years who underwent manual small-incision cataract surgery. The BOOST Cataract app was used to collect data on visual acuity (VA) on the first postoperative day and to assess surgical outcomes. The sensitivity and specificity (with their 95% CIs) and area under the curve of the BOOST Cataract app (index test) were calculated to identify suboptimal outcomes (moderate and poor) compared with outcomes 6 weeks after surgery (reference standard). The causes of poor outcomes after 6 weeks were recorded and evaluated using the app. RESULTS: A total of 141 patients who underwent surgery during a cataract campaign in Inhambane Province (Mozambique) between April 2022 and May 2022 were included in the study. The mean age was 70 (SD 10.2) years, and 48.2% (68/141) of the participants were women. Of the 141 patients, 8 (5.7%) did not complete the study. The BOOST Cataract app had a sensitivity of 94.44% and a specificity of 59% for detecting suboptimal outcomes. The area under the curve was 0.825. The campaign outcomes were as follows: good (VA ≥6/18) in 45.9% (61/133) of cases, moderate (VA <6/18 to ≥6/60) in 33.8% (45/133), and poor (VA<6/60) in 20.3% (27/133) of cases. The main cause of a poor outcome was surgical complication, while refractive error was the main cause of a moderate outcome. CONCLUSIONS: The BOOST Cataract app is a valuable tool for assessing suboptimal cataract surgery outcomes without waiting for the completion of postoperative treatment in settings where postoperative follow-up is incomplete. In resource-limited eye care systems, the BOOST Cataract app provides an opportunity to assess outcomes and analyze results to develop specific strategies to improve quality at a local level.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».