Correlation of Tear Osmolarity and Dry Eye Symptoms in Convention Attendees
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 assess the correlation between tear osmolarity readings and symptoms of dry eye in a nonclinical convenience sample and to determine how well symptoms and osmolarity correlate with the self-assessment of dry eye. METHODS: Two hundred forty-nine attendees in the exhibit hall at an optometric educational meeting agreed to participate in a dry eye study. Contact lens wearers were excluded. Volunteers supplied demographic information and completed a 5-item Dry Eye Questionnaire (DEQ-5) and answered the question "Do you think you have dry eye" with a yes or no response. Osmolarity testing was done using the TearLab instrument on the right eye, then on the left eye. Pearson correlation analyses were performed to determine the relationship between variables. RESULTS: There was no correlation between DEQ-5 scores and average tear osmolarity (correlation coefficient, 0.02) and highest osmolarity (correlation coefficient, 0.03). The mean DEQ-5 score was significantly higher among subjects who self-reported dry eye (mean, 11.3; p < 0.0001) compared with those who did not (mean, 5.4; p < 0.0001). No differences were observed between the yes and no self-reported dry eye groups and average osmolarity (p = 0.23) and highest osmolarity (p = 0.14). CONCLUSIONS: In this nonclinical population, there was no significant correlation between tear osmolarity and ocular symptoms as reported or between tear osmolarity and the self-assessment of dry eye.
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 | 0,001 | 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