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Comparison of Snellen and Early Treatment Diabetic retinopathy Study charts using a computer simulation

International Journal of Ophthalmology(English edition) 2016年第1期9卷 119-123页

作者： reuben r.shamir Yael Friedman Leo Joskowicz Michael Mimouni Eytan Z.Blumenthal School of Engineering and Computer Science the Hebrew University Department of Ophthalmology Hadassah-Hebrew University Medical Center Department of Ophthalmology Rambam Medical Center

AIM：To compare accuracy,reproducibility and test duration for the Snellen and the Early Treatment Diabetic retinopathy Study（ETDrS）charts,two main tools used to measure visual acuity（VA）.·M ETHODS：A computer simulation was programmed to run multiple virtual patients,each with a unique set of assigned parameters,including VA,false-positive and false-negative error *** each virtual patient,assigned VA was randomly chosen along a continuous scale spanning the range between 1.0 to 0.0 log MAr units（equivalent to 20/200 to 20/20）.Each of 30 000virtual patients were run ten times on each of the two VA charts.·rESULTS：Average test duration（expressed as the total number of characters presented during the test±SD）was12.6±11.1 and 31.2±14.7 characters,for the Snellen and ETDrS,***,defined as the absolute difference（±SD）between the assigned VA and the measured VA,expressed in log MAr units,was superior in the ETDrS charts：0.12±0.14 and 0.08±0.08,for the Snellen and ETDrS charts,***,expressed as test-retest variability,was superior in the ETDrS charts：0.23±0.17 and 0.11±0.09 log MAr units,for the Snellen and ETDrS charts,respectively.·CONCLUSION：A comparison of true（assigned）VA to measured VA,demonstrated,on average,better accuracy and reproducibility of the ETDrS chart,but at the penalty of significantly longer test *** differences were most pronounced in the low VA *** reproducibility using a simulation approach is in line with reproducibility values found in several clinical studies.

关键词： Early Treatment Diabetic retinopathyStudy Snellen computer simulation visual acuity testing virtual patients

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