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
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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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 | 0,010 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».