The Relationship between Tear Meniscus Regularity and Conjunctival Folds
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the capability of a new portable digital meniscometer (PDM) to measure tear meniscus radius (TMR) and tear meniscus height (TMH) at different locations along the lower lid and to evaluate relationships between tear meniscus regularity and the degree of lid-parallel conjunctival folds (LIPCOFs). METHODS: Using the PDM, the TMR and TMH of 42 subjects were measured at three locations along the lower lid of one eye: central, perpendicularly below the pupil center (TMR-C, TMH-C), and temporal (TMR-T, TMH-T) and nasal (TMR-N, TMH-N), perpendicularly below the limbus. Nasal and temporal LIPCOF grades were recorded. Correlations between the measurements were analyzed using the Pearson coefficient (or Spearman rank in nonparametric data), and the differences were evaluated by paired t tests or analysis of variance and post hoc Fisher least significant difference test. RESULTS: Temporal TMR was 0.041 mm flatter (p = 0.002) and TMH-T was 0.063 mm higher (p < 0.001), whereas TMR-N was 0.026 mm flatter (p = 0.038) and TMH-N was 0.046 mm higher (p < 0.001) than TMR-C and TMH-C. Temporal LIPCOF grades were significantly correlated to temporal alterations in TMH (r = 0.590; p < 0.001) and TMR (r = 0.530; p < 0.001), and nasal LIPCOF grades were significantly correlated to nasal alterations in TMH (r = 0.492; p = 0.001) and TMR (r = 0.350; p = 0.023). CONCLUSIONS: The PDM is able to noninvasively detect significant differences in TMR and TMH along the lower lid. The flatter TMR and higher TMH at the nasal and temporal locations are associated with increased LIPCOF. Because increased LIPCOF scores may affect tear film disruption along the lower lid, measuring TMR and TMH at the central position below the pupil may provide the best intersubject reliability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».