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Enregistrement W2313139519 · doi:10.1097/opx.0000000000000827

Relationship between Corneal Sensation, Blinking, and Tear Film Quality

2016· article· en· W2313139519 sur OpenAlexaff
Daniela S. Nosch, Heiko Pult, Julie Albon, Christine Purslow, Paul J. Murphy

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOphthalmologyMedicineCorneaCorneal topographyInterquartile rangeCorneal diseaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the possible role of corneal sensitivity and tear film quality in triggering a blink by investigating the relationship between blink rate, central corneal sensitivity threshold (CST), ocular surface temperature (OST), tear meniscus height (TMH), tear film quality (noninvasive tear break-up time [NIBUT]), and tear film lipid pattern under normal conditions. METHODS: Forty-two volunteers (average age, 27.76 ± 5.36 years; 11 males) with good ocular health (Ocular Surface Disease Index, <15.0) were recruited for this cross-sectional cohort study. Blink rate, CST (noncontact corneal air gas aesthesiometry, NCCA), minimum and maximum OST in the central and inferior cornea between blinks (thermal infrared camera), TMH, NIBUT, and lipid pattern of the tear film (Keeler Tearscope Plus) were recorded on the right eye only. RESULTS: Median blink rate was 11 blinks/min (interquartile range [IR], 6.95 to 17.05), CST was 0.35 mbars (IR, 0.30 to 0.40), minimum OST in the central cornea was 35.15°C (IR, 34.58 to 35.50), and NIBUT was 34.55 s (IR, 12.45 to 53.80). Moderate but statistically significant correlations were observed between CST and NIBUT (r = 0.535, p < 0.001), CST and blink rate (r = -0.398, p < 0.001), lipid pattern and OST (r = 0.556, p < 0.001), and between CST and OST (r = 0.371, p = 0.008). The correlations between blink rate and NIBUT (r = -0.696, p < 0.001) and between OST and NIBUT (r = 0.639, p < 0.001; Spearman test) achieved higher significance; this was highlighted by the linear regression model where NIBUT and minimum central and inferior OST were identified as significant predictor variables. CONCLUSIONS: There is strong evidence for significant interactions between corneal sensitivity, NIBUT, OST, and blink frequency, emphasizing that ocular surface conditions represent a possible important trigger for the initiation of a blink. However, the mechanisms involved in the initiation of a blink are complex, with local ocular sensory input as only one trigger, along with other external influences and internal factors under cortical control.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,401 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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