Subjective and Objective Variation of the Tear Film Pre‐ and Post‐Sleep
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To date, few studies have correlated the overnight effects of the preocular tear film (POTF) with subjective symptoms. This study investigates the POTF volume and stability, bulbar hyperemia (BH), tear ferning (TF) and the participant's subjective symptoms, pre- and post-sleep. METHODS: Thirty subjects were recruited, consisting of two evenly distributed groups who were symptomatic of dry eye (DE) and those that were asymptomatic dry eye, determined using the McMonnies questionnaire. Subjects were evaluated at 10 p.m. (baseline), on waking at 7 a.m., and then hourly until 10 a.m. At each visit, tear meniscus height (TMH), various subjective factors, BH and POTF stability by non-invasive break-up time (NIBUT) were assessed. Tear collection was performed at 10 p.m, 7 and 10 a.m. for TF analysis. RESULTS: With the exception of burning, all other symptoms (comfort, dryness, clarity of vision, and grittiness) revealed an overnight change (p < 0.05) within each group, but not between the two groups (p > 0.05). Both the tear meniscus height and BH were elevated upon waking and differed significantly between test times for each group (p < 0.05), but not between groups (p > 0.05). NIBUT was lower for the DE group (p < 0.001). The non-dry eye (NDE) group did not significantly alter over time (p > 0.05), but the DE group did (p = 0.004), with a longer NIBUT in the morning. TF demonstrated a degraded pattern upon waking for both groups (p < 0.05). Most of the changes returned to baseline within an hour after waking. CONCLUSIONS: The properties of the POTF undergo a change during extended periods of eye closure and the human POTF is different upon waking to that present immediately before sleep. Most of the parameters determined rapidly revert to baseline levels once the POTF is allowed to refresh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».