Development of a Prediction Rule to Estimate the Probability of Acceptable Intraocular Pressure Reduction After Selective Laser Trabeculoplasty in Open-angle Glaucoma and Ocular Hypertension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and validate a prediction rule to estimate the probability of acceptable intraocular pressure (IOP) reduction after selective laser trabeculoplasty (SLT) in ocular hypertension and open-angle glaucoma. PATIENTS AND METHODS: The study population was derived from a cohort of 220 patients with ocular hypertension, open-angle glaucoma, or normal tension glaucoma. A > or =20% reduction in IOP (mm Hg) from the baseline IOP at 6 months after SLT was considered treatment success. Logistic multivariate regression modeling was performed to develop a prediction rule. RESULTS: In multivariate logistic regression analyses, pre-SLT IOP and maximum IOP were identified as independent predictors for > or =20% IOP reduction at 6 months with adjusted odds ratios of 1.3 and 0.9, respectively, controlling for sex, diagnosis, pigment of anterior chamber, and washout of eye drops. The area under receiver operator characteristic curve was 0.716. Calibration of this prediction rule showed good agreement between predicted and observed probabilities of acceptable IOP reduction. If a probability of acceptable IOP reduction of 50% or greater is used as the minimal clinical threshold for treatment, the prediction rule had a sensitivity and specificity of 91.3% and 30.4%, respectively. CONCLUSIONS: SLT efficacy is positively associated with IOP elevation before SLT treatment and adversely associated with the maximum IOP ever recorded in history. Pigmentation of the anterior chamber angle, diagnosis, washout of eye drops, and sex are not associated with SLT treatment efficacy. This prediction rule should be further validated with a comparable prospective clinical study cohort.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle