Prevalence of Dry Eye Subtypes in Clinical Optometry Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dry eye conditions are now recognized as having multiple causes. A subtype-based dry eye diagnostic protocol was developed to determine the prevalence of dry eye and dry eye subtypes, and the effects of age and gender, in subjects presenting to clinical optometry practice. METHODS: Dry eye diagnostic criteria were: presence of one or more McMonnies dry eye survey primary symptoms, fluorescein tear break time < 10 s and rose bengal ocular surface staining. Dry eye subtype differential diagnosis was made predominantly on the basis of biomicroscopic signs. Subtype categories were: lipid anomaly dry eye (LADE), aqueous tear deficiency (ATD), primary mucin anomalies, allergic/toxic dry eye (ADE), primary epitheliopathies and lid surfacing/blinking anomalies (LSADE). RESULTS: Dry eye prevalence was 10.8% for n = 1584 subjects. Dry eye was significantly more prevalent in subjects 40 years or older (18.1%) compared with those < 40 years (7.3%) (p = 0.001). LADE was the most prevalent subtype (4.0%), followed by ADE at 3.1%, LSADE at 1.8%, and ATD at 1.7%. ATD was the only subtype with a significant gender prevalence difference, being more prevalent in women (p = 0.0023). The prevalence of LADE and ATD were significantly greater in those 40 years or older (p = 0.001 and p = 0.0023 respectively). CONCLUSIONS: The results of this study support a subtype-based approach to dry eye diagnosis and management in clinical practice.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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