The Performance of the Contact Lens Dry Eye Questionnaire as a Screening Survey for Contact Lens-related Dry Eye
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The contact lens dry eye questionnaire (CLDEQ) is a self-administered survey developed to examine the distribution of dry eye symptoms among contact lens wearers. In this report, we examine the CLDEQ as a screening survey for contact lens-related dry eye and compare it with McMonnies' questionnaire. METHODS: The CLDEQ and McMonnies' questionnaire were administered to 367 unselected contact lens wearers at six clinics across the United States and Canada. After completion of the surveys, doctors unaware of the survey results completed a separate form indicating contact lens-related dry eye diagnosis at the end of a nondirected clinical examination. The CLDEQ is composed of nine habitual symptom subscales and a self-diagnosis question, which were tested for their predictive value for a diagnosis of contact lens-related dry eye. McMonnies' instrument was scored with use of the algorithm suggested in the literature. Sensitivity, specificity, and receiver operator characteristic (ROC) curve analyses were performed for each instrument on the basis of logistic regression results. RESULTS: The area under the ROC curve for the CLDEQ was 0.74, indicating moderate contact lens-related dry eye discrimination, and the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test indicated that the CLDEQ was well calibrated (p = 0.84). The area under the ROC curve for McMonnies' questionnaire was 0.56, indicating poorer discrimination, and the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test indicated it was also poorly calibrated (p = 0.08) for contact lens wearers. CONCLUSIONS: These analyses suggest that the CLDEQ is capable of discriminating contact lens-related dry eye and is accurate in doing so, especially in comparison with McMonnies' questionnaire. The CLDEQ is an efficient screening survey and may be used in future clinical research and epidemiologic studies of contact lens-related dry eye.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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