स्वचालित मूल्यांकन

ऑटो-प्ले

ऑटो-प्ले मोड में, ऐप स्कोर की गणना करता है। आप प्रत्येक मूल्यांकन का स्कोर स्वयं या अन्य परीक्षण विषयों के लिए सहेज सकते हैं।

स्कोर रिकॉर्ड करना और समीक्षा करना

“स्कोर रिकॉर्ड करें” को सेटिंग्स में सक्षम करके, आप समय के साथ अपनी दृष्टि तीक्ष्णता की प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं।

ऑप्टोटाइप पहचानने की समय सीमा

डिफ़ॉल्ट रूप से "अगले ऑप्टोटाइप तक प्ले इंटरवल" सेटिंग कोई नहीं होती है।
उपलब्ध अंतराल (सेकंड में): 2, 4, 6, 8 और 10
यदि परीक्षण विषय समय सीमा के भीतर ऑप्टोटाइप को पहचानने में विफल रहता है, तो उसे एक मिस के रूप में गिना जाता है।

स्कोर समीक्षा संकेतक

नीले रंग में 100 का स्कोर संदर्भ मानक को दर्शाता है।
हरे रंग में 100 से अधिक स्कोर मायोपिया नहीं का संकेत देता है।
लाल रंग में 100 से कम स्कोर संभावित मायोपिया को दर्शा सकता है।

लॉगMAR, MAR और VAS संकेतन

मूल्यांकन तब समाप्त होता है जब किसी पंक्ति में कम से कम एक ऑप्टोटाइप छूट जाता है।
सबसे अच्छी पढ़ी गई पंक्ति वह होती है जिसमें सबसे छोटे ऑप्टोटाइप होते हैं जिन्हें परीक्षण विषय सही ढंग से पहचान सकता है।
सबसे अच्छी छूटी हुई पंक्ति अगली छोटी ऑप्टोटाइप वाली पंक्ति होती है, जिसमें विषय कम से कम एक ऑप्टोटाइप को नहीं पहचानता लेकिन कम से कम एक को पढ़ता है।

स्कोरिंग सूत्र

- स्कोर निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके गणना किया जाता है:

(सबसे अच्छी छूटी हुई पंक्ति का LogMAR मान) + 0.02 × (छूटे हुए ऑप्टोटाइप की संख्या)

वैकल्पिक रूप से, समतुल्य सूत्र है:

(सबसे अच्छी पढ़ी गई पंक्ति का LogMAR मान) - 0.02 × (अगली पंक्ति में पढ़े गए ऑप्टोटाइप की संख्या)

(प्रत्येक पंक्ति में 5 ऑप्टोटाइप होते हैं।)

संकेत:

स्मार्टफोन की सीमित चौड़ाई के कारण, Eye Charts ऐप एक समय में शीर्ष पंक्तियों के 1 या 3 बड़े ऑप्टोटाइप दिखाता है, लेकिन ऐप एक ही पंक्ति के 5 ऑप्टोटाइप को लूप करता है। ऑटो-प्ले के दौरान, परीक्षण विषय को प्रदर्शित मध्य ऑप्टोटाइप को पढ़ना चाहिए।

VAS संकेतन के लिए, स्कोर LogMAR स्केल का उलटा होता है, सूत्र VAS = 100 - 50 × logMAR के आधार पर। यह अधिक सहज है क्योंकि उच्च मान बेहतर दृष्टि तीक्ष्णता को दर्शाते हैं।

MAR संकेतन के लिए, स्कोर 10^(LogMAR) होता है।

अन्य संकेतन

मूल्यांकन तब समाप्त होता है जब किसी पंक्ति में 50% से अधिक ऑप्टोटाइप छूट जाते हैं, जैसे 5 में से 3।
सबसे अच्छी पढ़ी गई पंक्ति वह होती है जिसमें सबसे छोटे ऑप्टोटाइप होते हैं और परीक्षण विषय 50% से अधिक को सही ढंग से पहचान सकता है, उदाहरण के लिए 5 में से 3।
स्कोर होता है (सबसे अच्छी पढ़ी गई पंक्ति का LogMAR मान) + 0.02 × (छूटे हुए ऑप्टोटाइप की संख्या)