Impact of Time Between Collection and Collection Method on Human Tear Fluid Osmolarity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To generate data on the variability of tear osmolarity in a control (normal, non-dry eye) and symptomatic dry eye population (Ocular Surface Disease Index: OSDI ≥20). A secondary outcome is the determination of the effect that tear collection technique has on the osmolarity of the sample. MATERIALS AND METHODS: This was a two-phase study that recruited 20 subjects (n = 10 normal, n = 10 dry eye) to evaluate the influence of time between measurements (Phase I) and 30 subjects (n = 15 normal, n = 15 dry eye) to evaluate the influence of collection technique (Phase II). As part of Phase I, serial tear osmolarity measurements were performed on each eye; four separated by 15 min followed by four separated by 1 min, at each of three visits. Phase II compared the consecutive measurement of four in vivo tear samples to four in vitro measurements on tears collected and dispensed from a glass capillary tube. RESULTS: During Phase I, the dry eye group had a significantly higher maximum osmolarity (334.2 ± 25.6 mOsm/L) compared to the normal group (304.0 ± 8.4 mOsm/L, p = 0.002). No significant differences were observed whether collections were performed at 15 or 1 min intervals. During Phase II, the in vivo osmolarity was equivalent to in vitro measurements from glass capillary tube samples for both the dry eye group (323.0 ± 16.7 mOsm/L versus 317.7 ± 24.8, p = 0.496), and for the normal subjects (301.2 ± 7.2 mOsm/L versus 301.9 ± 16.0 mOsm/L, p = 0.884). CONCLUSION: Symptomatic dry eye subjects exhibited a significantly higher tear osmolarity and variation over time than observed in normal subjects, reflecting the inherent tear film instability of dry eye disease. There was no change in the distribution of tear osmolarity measurements whether tears were collected in rapid succession or given time to equilibrate, and collection method had no impact on tear osmolarity.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».