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Enregistrement W2036950270 · doi:10.1080/10915810290169882

Photokeratitis and Other Phototoxic Effects on the Cornea and Conjunctiva

2002· review· en· W2036950270 sur OpenAlexaff
Anthony P. Cullen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Toxicology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorneaChemosisPhototoxicityConjunctivaOphthalmologyMedicineIrritationSun exposureDermatologyPathologyChemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Except when sleeping, the cornea and interpalpebral conjunctiva are exposed to the ambient environment, both natural and man-made. Levels of solar ultraviolet irradiance reaching the eye may exceed the damage threshold under a number of circumstances. The consequences of overexposure may be acute after a latent period, sequelae to an acute exposure, or long-term chronic effects. Previously derived action spectra for photokeratitis and photoconjunctivitis due to incoherent ultraviolet are presented. These reveal interspecies similarities for the levels of radiant energy reaching each tissue. The initial in vivo (clinical) signs of photokeratitis are due to lost or damaged epithelial cells with other signs produced by this primary response. The conjunctival signs include injection and chemosis. Chronic exposure to solar ultraviolet is a factor in climatic droplet keratopathy and pterygium. Phototoxic compounds or their by-products potentially can reach the cornea from the air, via the tears or aqueous humor, or from the limbal capillaries. However, the human cornea appears to be much less susceptible to the influence of phototoxic agents than the skin.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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