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Enregistrement W2010710981 · doi:10.1155/2012/642869

Baseline Factors Predictive of SLT Response: A Prospective Study

2012· article· en· W2010710981 sur OpenAlexaff
R. Bruen, Mark R. Lesk, Paul Harasymowycz

Notice bibliographique

RevueJournal of Ophthalmology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlaucomaAlgorithmOphthalmologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To study the response to Selective Laser Trabeculoplasty (SLT) according to baseline medical treatment, angle pigmentation, age, diagnosis (open-angle glaucoma or ocular hypertension), and baseline intraocular pressure (IOP). Methods. 74 eyes of 74 patients were enrolled in this study. Baseline characteristics were recorded for each patient. IOP in the treated and fellow eyes was measured at baseline, and 1 month, 6 months, and 12 months following SLT. IOP changes in the different groups were compared using two-way ANOVA and Pearson's correlation. Results. The mean age of our cohort was 71 ± 10 years. The mean baseline IOP was 21.5 ± 5 mmHg, and the mean change in IOP from baseline in the treated eye at one year was -4.67 ± 3.40 mmHg. Higher baseline IOP was highly correlated with greater absolute IOP decrease. Prostaglandin analogue use at baseline was shown to be associated with a statistically decreased IOP-lowering response following SLT when corrected for baseline IOP. No significant differences in IOP response were found when comparing groups stratified for age, angle pigmentation, phakic status, gender, or diagnosis. Discussion. The results of this study confirm the finding that higher baseline IOP is a predictor of greater IOP response following SLT, and that pretreatment with prostaglandin analogue therapy is associated with a decreased IOP-lowering response following SLT. The study is limited by the small number of eyes with data available for complete case analysis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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