Clinical Outcomes and Prognostic Factors Associated With Acanthamoeba Keratitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the clinical characteristics, time of presentation, risk factors, treatment, outcomes, and prognostic factors on a recent series of Acanthamoeba keratitis (AK) treated at our institution. METHODS: Retrospective case series of 59 patients diagnosed with AK from January 1, 2004 to December 31, 2008. Of these 59 patients, 51 had complete follow-up data and were analyzed using univariate and multivariate logistic regression analyses performed with "failure" defined as requiring a penetrating keratoplasty (PKP) and/or having (1) best-corrected visual acuity (BCVA) < 20/100 or (2) BCVA < 20/25 at the last follow-up. A single multivariate model incorporating age, sex, steroid use before diagnosis, time to diagnosis, initial visual acuity (VA), stromal involvement, and diagnostic method was performed. RESULTS: Symptom onset was greatest in the summer and lowest in the winter. With failure defined as requiring PKP and/or final BCVA < 20/100, univariate analysis suggests that age > 50 years, female sex, initial VA < 20/50, stromal involvement, and patients with a confirmed tissue diagnosis had a significant risk for failure; however, none of these variables were significant using multivariate analysis. Univariate analysis, with failure defined as requiring PKP and/or final BCVA < 20/25, showed stromal involvement and initial VA < 20/50 were significant for failure-only initial VA < 20/50 was significant using multivariate analysis. CONCLUSIONS: Symptom onset for AK is greatest in the summer. Patients with confirmed tissue diagnosis and female patients may have a higher risk for failure, but a larger prospective population-based study is required to confirm this. Failure is likely associated with patients who present with stromal involvement and patients presenting with an initial BCVA worse than 20/50.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».