Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate if specific classes of antiglaucoma medications have an influence on selective laser trabeculoplasty (SLT) success. METHODS: This retrospective prediction rule analysis investigated 120 eyes from 120 patients diagnosed with either open angle glaucoma or ocular hypertension, who underwent SLT treatment. Treatment success was defined as ≥20% intraocular pressure (IOP) reduction at 3 and 6 months after the treatment date. Multivariate logistic regression analyses were performed to determine success predictors. RESULTS: Pre-SLT IOP (up to 4 wk before SLT therapy) was the only independent predictor for ≥20% IOP reduction with an odds ratio of 1.30 when controlling for pre-SLT antiglaucoma drops. The area under receiver operator characteristic curve was 0.777. CONCLUSIONS: Topical medications do not adversely, nor favorably, affect SLT success. SLT efficacy is positively associated with the degree of IOP elevation before SLT treatment. Pigmentation of the anterior chamber angle, class of antiglaucoma medications, diabetes, sex, corneal thickness, pseudophakia, diagnosis, washout of eye drops, and previous argon laser trabeculoplasty treatment are not associated with SLT treatment efficacy.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».