Contact Lens Assessment in Youth: Methods and Baseline Findings
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 describe the Contact Lens Assessment in Youth (CLAY) Study design and report baseline data for a multicenter, retrospective, observational chart review of children, teenagers, and young adult soft contact lens (SCL) wearers. METHODS: Clinical charts of SCL wearers aged 8 to 33 years were reviewed at six colleges of optometry. Data were captured retrospectively for eye care visits from January 2006 through September 2009. Patient demographics, SCL parameters, wearing schedules, care systems, and biomicroscopy findings and complications that interrupted SCL wear were entered into an online database. RESULTS: Charts from 3549 patients (14,276 visits) were reviewed; 78.8% were current SCL wearers and 21.2% were new fits. Age distribution was 8 to <13 years (n = 260, 7.3%), 13 to <18 years (n = 879, 24.8%), 18 to <26 years (n = 1,274, 36.0%), and 26 to <34 years (n = 1,136, 32.0%). The sample was 63.2% females and 37.7% college students. At baseline, 85.2% wore spherical SCLs, 13.5% torics, and 0.1% multifocals. Silicone hydrogel lenses were worn by 39.3% of the cohort. Daily wear was reported by 82.1%, whereas 17.9% reported any or occasional overnight wear. Multipurpose care systems were used by 78.1%, whereas another 9.9% indicated hydrogen peroxide solutions use. CONCLUSIONS: This data represent the SCL prescribing and wearing patterns for children, teenager, and young adult SCL wearers who presented for eye care in North American academic clinics. This will provide insight into SCL utilization, change in SCL refractive correction, and risk factors for SCL-related complications by age group.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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