Management of post-LASIK dry eye: a multicenter randomized comparison of a new multi-ingredient artificial tear to carboxymethylcellulose
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the efficacy and safety of a preservative-free, multi-ingredient formulation of carboxymethylcellulose 0.5%, hyaluronic acid 0.1%, and organic osmolytes (CMC-HA), to preservative-free carboxymethylcellulose 0.5% (CMC) in the management of postoperative signs and symptoms of dry eye following laser-assisted in situ keratomileusis (LASIK). Methods: This was a double-masked, randomized, parallel-group study conducted in 14 clinical centers in Canada and Australia. Subjects with no more than mild dry eye instilled CMC-HA or CMC for 90 days post-LASIK. Ocular Surface Disease Index © (OSDI; primary efficacy measure), corneal staining, tear break-up time (TBUT), Schirmer’s test, acceptability/tolerability surveys, and visual acuity were assessed at screening and days 2, 10, 30, 60, and 90 post-surgery. Safety analyses included all enrolled. Results: A total of 148 subjects (CMC-HA, n=75; CMC, n=73) were enrolled and assigned to receive treatment, and 126 subjects completed the study without any protocol violations. Post-LASIK, dry eye signs/symptoms peaked at 10 days. OSDI scores for both groups returned to normal with no differences between treatment groups at day 90 ( P =0.775). Corneal staining, Schirmer’s test, TBUT, and survey results were comparable. Higher mean improvements in uncorrected visual acuity were observed in the CMC-HA group at all study visits, reaching statistical significance at day 30 ( P =0.013). Both treatments were well tolerated. Conclusion: CMC-HA-containing artificial tears relieved post-LASIK ocular dryness as well as CMC alone, and demonstrated incremental benefit in uncorrected vision, with a favorable safety profile. Results support use of CMC-HA eye drops to reduce signs and symptoms of ocular dryness post-LASIK. Keywords: LASIK, dry eye, artificial tears, carboxymethylcellulose, hyaluronic acid, ocular surface disease
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».