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Enregistrement W2087036827 · doi:10.1111/j.1444-0938.2007.00174.x

Apparent time‐dependent differences in inferior tear meniscus height in human subjects with mild dry eye symptoms

2007· article· en· W2087036827 sur OpenAlexaff
Sruthi Srinivasan, Colin Chan, Lyndon Jones

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Optometry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsymptomaticOphthalmologyDry eyesSchirmer testDrynessTearsContact lensArtificial tearsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of the study was to track the volume of tears contained in the inferior tear meniscus over the course of the day in subjects with symptoms of mild dry eye and a control asymptomatic group. METHODS: Forty non-contact lens-wearing subjects (aged 27 +/- 6 years) were enrolled in this investigator-masked study. They were divided into 'dry eye' (DE) and 'non-dry eye' (NDE) individuals based on their responses to the Allergan Subjective Evaluation of Symptoms of Dryness (SESOD) questionnaire. Measurement of the tear meniscus height (TMH) was undertaken on the centre of the right eye at 9:00 am, noon, 3:00 pm, 6:00 pm and 9:00 pm on the lower lid using a non-contact, non-invasive optical coherence tomographer (OCT). The TMH was determined from scanned images using customised software. RESULTS: A monotonous and significant reduction in the central TMH occurred over the course of the day in both groups (p < 0.05), with the values constantly decreasing (NDE = 0.162 to 0.125 mm; DE = 0.154 to 0.121 mm). While the TMH values in the DE group were always lower than the NDE group, these were not significantly different at any time (p > 0.05). CONCLUSIONS: A diurnal reduction in tear volume, as assessed by evaluation of the inferior TMH, may be one of the reasons responsible for the common increase in end-of-day ocular dryness symptoms reported by many patients in clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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