Efficacy of Contact Lens Care Solutions in Removing Cholesterol Deposits From Silicone Hydrogel Contact Lenses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the efficacy of multipurpose solutions (MPSs) on the removal of cholesterol deposits from silicone hydrogel (SH) contact lens materials using an in vitro model. MATERIALS AND METHODS: Five SH lens materials: senofilcon A, comfilcon A, balafilcon A, lotrafilcon A, and lotrafilcon B were removed from the blister pack (n=4 for each lens type), incubated for 7 days at 37°C in an artificial tear solution containing C radiolabeled cholesterol. Thereafter, lenses were stored in a preserved saline solution control (Sensitive Eyes Saline Plus) or cleaned with 1 of the 5 MPSs incorporating different preservatives (POLYQUAD/ALDOX, polyquaternium-1/alexidine, polyquaternium-1/PHMB, and 2 based on PHMB alone) using a rub and rinse technique, according to the manufacturer's recommendations, and stored in the MPS for a minimum of 6 hr. Lenses were then extracted with 2:1 chloroform:methanol, analyzed in a beta counter, and μg/lens of cholesterol was determined. RESULTS: Balafilcon A and senofilcon A lens materials showed the highest amounts of accumulated cholesterol (0.93±0.02 μg/lens; 0.95±0.01 μg/lens, respectively), whereas lotrafilcon A and lotrafilcon B deposited the lowest amounts (0.37±0.03 μg/lens; 0.47±0.12 μg/lens, respectively). For all lens materials, the MPS preserved with POLYQUAD/ALDOX removed more deposited cholesterol than any other test solution; however, the amount of removed cholesterol contamination from the individual contact lenses was only statistically significant for balafilcon A and senofilcon A (P=0.006 and P=0.042, respectively). Sensitive eyes and the other evaluated MPSs showed no significant effect on cholesterol removal (P>0.05). CONCLUSION: Cholesterol-removal efficacy varies depending on the combination of lens material and solution. Only 1 MPS showed a statistically significant reduction of cholesterol deposit for only 2 of the 5 tested lens materials.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».