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Enregistrement W2005142659 · doi:10.1016/j.jcrs.2014.02.042

Ocular anterior segment changes in pregnancy

2014· article· en· W2005142659 sur OpenAlexaff
Yakov Goldich, Michael Cooper, Yaniv Barkana, Josef Tovbin, Karin Lee Ovadia, Isaac Avni, David Zadok

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensBarrick Gold (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior Eye SegmentPregnancyOphthalmologyMedicineOptometryCorneaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the changes occurring in the cornea, anterior segment anatomy, and intraocular pressure (IOP) in pregnant women. SETTING: Department of Ophthalmology, Assaf Harofeh Medical Center, Zerifin, Israel. DESIGN: Prospective single-center comparative study. METHODS: The Ocular Response Analyzer dynamic bidirectional applanation device and the Pentacam HR Scheimpflug imaging system were used to obtain data on the anterior eye segments of healthy pregnant and nonpregnant women. RESULTS: Sixty pregnant and 60 nonpregnant women were enrolled. The Goldmann-correlated IOP and corneal-compensated IOP were significantly lower in the pregnant group (mean 10.96 mm Hg versus 12.97 mm Hg, P<.001; and 10.97 mm Hg versus 13.16 mm Hg, P<.001, respectively). The corneal front steep keratometry value was statistically significantly higher in the pregnant group (44.81 diopters [D] versus 44.1 D, P=.039). No significant difference was found in corneal hysteresis, the corneal resistance factor, corneal posterior curvature, central corneal thickness and volume, anterior chamber depth and volume, or iridocorneal angle. CONCLUSIONS: Pregnancy was associated with greater corneal curvature and lower IOP. Further studies should be performed to learn whether these alterations result from changes in corneal biomechanical properties during pregnancy. FINANCIAL DISCLOSURE: No author has a financial or proprietary interest in any material or method mentioned.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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