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Enregistrement W2163099661 · doi:10.1097/icl.0b013e318271caf4

The Impact of Contemporary Contact Lenses on Contact Lens Discontinuation

2012· article· en· W2163099661 sur OpenAlexaffabout
Kathy Dumbleton, Craig A. Woods, Lyndon Jones, Desmond Fonn

Notice bibliographique

RevueEye & Contact Lens Science & Clinical Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationContact lensCLs upper limitsMedicineSilicone hydrogelLens (geology)OptometryOphthalmologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Discontinuation or "dropout" from contact lens (CL) wear continues to afflict the CL industry. This study was conducted to determine whether the advent of new CL materials and designs has impacted the dropout rate and the reasons for discontinuation. METHODS: Current and lapsed CL wearers residing in Canada were recruited using Facebook to take part in an on line survey investigating CL wearing experiences during 2008 to 2010 and to establish the percentage of participants who temporarily and permanently discontinued CL wear during the period surveyed. RESULTS: Four thousand two hundred seven eligible surveys were received (64% female; median age 27 years). Forty percent had lapsed from lens wear for at least 4 months; however, 62% of the lapsed wearers (LWs) resumed wear. There were no differences between LWs and nonlapsed wearers (NLWs) with respect to gender; however, LWs were older, started lens wear when older, and had not worn lenses for as long as NLWs (all P<0.001). More NLWs than LWs wore silicone hydrogel CLs (49% vs. 38%, P<0.001) and more LWs than NLWs wore daily disposable lenses and hydrogel CLs (24% vs. 19% and 22% vs. 18%, respectively, P≤0.001). Primary reasons for discontinuation were discomfort (24%), dryness (20%), red eyes (7%), and expense (7%). Compliance with lens replacement was no different between LWs and NLWs (48% vs. 45%). CONCLUSIONS: About 23% of those surveyed had discontinued CL wear permanently. The primary reasons for dropping out continue to be discomfort and dryness. Dropout rates were lower in silicone hydrogel wearers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations270
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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