Effect of mire spacing on the subjective non-invasive break-up time measurement: a comparison of instruments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
CLINICAL RELEVANCE: Non-invasive break-up time (NIBUT) has become the measurement of choice to evaluate stability of the tear film. Tear film stability is essential in the diagnosis and follow-up of dry eye disease. BACKGROUND: Instruments used to measure NIBUT have different spacing of luminous mires, but the influence of this characteristic on the measurement of NIBUT is poorly understood. This study aimed at comparing the characteristics of five different instruments used to measure NIBUT and to determine if the mire spacing had an impact on the measured NIBUT. METHODS: Mire spacing of the instruments was assessed using a calibration sphere. Two raters then measured the NIBUT of 20 participants (20 eyes) with normal ocular surfaces three consecutive times with five different instruments (Oculus Placido Disk, Keeler Tearscope Plus with the Coarse and the Fine Grid, Medmont E300 Topographer and Oculus Keratograph 5M). A two-way repeated measure analysis of variance was performed to compare the NIBUT data and correlation values (intra-class and Spearman) were computed for intra-rater agreement and test-retest reliability. RESULTS: The Tearscope Plus with the Fine Grid was the instrument that presented the finest mire spacing. Two instruments, the Medmont E300 and the Keratograph gave shorter NIBUTs compared to the Tearscope Plus with the Fine Grid. All instruments had good inter-rater agreement. The Medmont E300 had a less good test-retest reliability for one of the raters. Bland-Altman plots were used to compare all the instruments with the one having the finest mire spacing. A positive proportional bias between the Tearscope Plus using the Fine Grid and the Coarse Grid was found. CONCLUSION: The topography-based instruments had shorter subjective NIBUT values in non-dry eye participants compared to the other instruments. Mire spacing is not the most definitive factor that impacts the NIBUT value.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle