Conjunctival and Corneal Pneumatic Sensitivity Is Associated with Signs and Symptoms of Ocular Dryness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the relationships of dry eye symptoms and corneal and conjunctival sensitivity to pneumatic stimulation, tear film stability, and clinical ocular surface characteristics in symptomatic and asymptomatic subjects. METHODS: Ninety-seven subjects were enrolled and grouped by a questionnaire-based single score for symptoms of ocular dryness (none to trace, non-dry group; mild to severe, symptomatic group); 43 were symptomatic and 54 were non-dry. Corneal (K) and conjunctival (C) sensitivities were measured with a computer-controlled Belmonte pneumatic (room temperature) stimulus. Symptoms were assessed according to the Ocular Surface Disease Index (OSDI). Ocular surface staining with fluorescein (FL) and lissamine green (LG), noninvasive tear film break-up time (NIBUT), and the phenol red thread test (PRT) were assessed. RESULTS: The symptomatic group showed lower K and C thresholds (P < 0.01), greater corneal FL and conjunctival LG staining, and shorter NIBUT than did the non-dry eye group (all others P < 0.05). The OSDI scores were higher in the symptomatic group (P < 0.001). K and C thresholds and NIBUT were inversely correlated with the OSDI and corneal and conjunctival staining (all P < 0.05). The K and C threshold and NIBUT (all P < 0.01) correlated positively. Step-wise multiple regression analysis showed that ocular surface sensitivity and NIBUT were significant predictors of the OSDI. CONCLUSIONS: Ocular irritation assessed with the OSDI is associated with ocular surface hyperesthesia to cooling, corneal epitheliopathy, and tear film instability. Although cause and effect are unclear, the analysis showed that altered corneal and conjunctival sensory processing and tear film attributes are essential aspects of what characterizes dry eye.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».