Integrating Virtual Reality Visual Perimetry Into Clinical Practice: A Review of Devices, Applications, and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Visual field testing has long been a cornerstone of glaucoma diagnosis, monitoring, and management. The evolution of perimetry, from the early Tangent screen formalized by Julius Hirschberg in the 1870s to modern standard automated perimetry (SAP) such as the Humphrey Visual Field Analyzer (HFA), has aimed to improve accuracy and accessibility. In the 1940s and 1950s, the Goldmann perimeter and Tübingen perimeter were developed, with the Goldmann retaining a limited but important role in specific clinical scenarios. The Tübingen perimeter is now rarely used. By the 1980s, automated perimetry had become the standard, leveraging computational advances to reduce human involvement while preserving the spatial testing strategies introduced by earlier kinetic methods. Devices such as the Humphrey and Octopus perimeters became widely adopted and remain in clinical use today. Among these, the HFA is widely regarded as the gold standard for automated visual field testing. Although the HFA is the gold standard for automated perimetry, it has well-known limitations. The device is expensive, requires substantial physical space, and requires a trained technician to operate. Importantly, many patients find the test uncomfortable or frustrating and often dread the experience. It is rare to encounter a patient who enjoys visual field testing, and poor tolerance can lead to unreliable results. Nevertheless, perimetry remains a cornerstone of glaucoma care, offering functional insights not captured by structural imaging alone. Improving patient compliance and enhancing the test experience are therefore critical.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».