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Enregistrement W1972848017 · doi:10.1097/01.icl.0000105564.71700.ee

Survey of Bandage Lens Use in North America, October???December 2002

2004· article· en· W1972848017 sur OpenAlexaffabout
Caroline Karlgard, Lyndon Jones, Christine Moresoli

Notice bibliographique

RevueEye & Contact Lens Science & Clinical Practice · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContact lensBandageOptometryFamily medicineOphthalmologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this work was to report the findings of a survey of current modes of bandage lens (BL) use by optometrists and ophthalmologists in Canada and the United States in 2002. METHODS: Two thousand voluntary surveys were sent to ophthalmic practitioners across the United States and Canada. The survey contained a questionnaire with 15 questions about the practitioner's background and BL-prescribing trends and views. It also contained a 10-patient list with parameters such as patient profile, BL type, and pharmaceutical use. RESULTS: Seventy-two percent of those opthalmic practitioners who returned surveys have prescribed soft contact lenses for therapeutic purposes. BLs are most often used for corneal wound healing and for managing postoperative complications. Pharmaceuticals are concomitantly administered in more than 81% of the patients treated with BLs. The most commonly prescribed pharmaceuticals are antibiotics (47.5% of patients) and antiinflammatory drugs (42% of patients). ACUVUE and Focus Night & Day lenses are the most popular choices for BLs. Most respondents (93%), regardless of whether they routinely prescribed BLs, would be interested in a BL that could deliver a topical pharmaceutical drug. CONCLUSIONS: The results from the survey indicated that BL use is prevalent across North America. The BL-prescribing habits of North American practitioners indicate that there is a strong interest and need for a drug-delivering therapeutic soft contact lens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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