Randomized comparison of in vivo performance of two point-of-care tear film osmometers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the in vivo precision of two commercially available point-of-care osmometers among normal subjects with no dry eye disease. Methods: Twenty healthy adults with healthy ocular surfaces were evaluated by licensed eye care practitioners. All subjects had low Ocular Surface Disease Index score (<5), normal tear breakup time (>10 seconds), and no evidence of corneal fluorescein staining. Five consecutive measurements of tear osmolarity were measured on each eye using each of the two osmometers: the TearLab Osmolarity System (TearLab) and the I-Med i-Pen (i-Pen), for a total of 200 measurements per device. Performance of the osmometers was determined by specificity, estimated by the percentage of osmolarity data at or below the clinical cutoff (308 mOsm/L) and precision, and represented by the standard deviation per subject. In addition, to assess analytical performance, on each day of patient testing, standardized osmolarity quality control solutions (338 mOsm/L) were tested on the TearLab per manufacturer instructions. i-Pen manufacturer instructions do not neither provide for, nor recommend quality control procedures. Results: The mean age of the 20 subjects was 27±8 years (range: 19–48 years, 16 females, four males). Over 2 months of testing, the TearLab reported analytical performance on quality control solutions of 335.8±4.2 mOsm/L with a coefficient of variation of 1.3%. In the subject cohort, 90.9% of TearLab measurements were in the normal range ≤308 mOsm/L. The i-Pen reported 37.5% of all measurements in the normal range. The average intra-subject osmolarity of the TearLab was 295.4±8.6 mOsm/L, which was significantly lower and less variable than the i-Pen, which reported an average of 319.4±20.3 mOsm/L ( P <0.001). When the measurements were grouped by subject, the TearLab accurately identified 100% of subjects as normal while the i-Pen accurately identified only 15% of subjects as normal. Conclusion: In this randomized comparative study of two point-of-care osmometers among normal, healthy non-dry eye subjects, the TearLab Osmolarity System demonstrated accuracy, precision, and agreement with clinical interpretation in line with the manufacturer claims. The i-Pen lacked sufficient performance to delineate subjects with and without dry eye disease. Keywords: tear osmolarity, TearLab osmolarity system, i-Pen osmolarity, precision
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».