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Enregistrement W2901217469 · doi:10.1097/opx.0000000000001303

Impact of Dry Eye on Prolonged Reading

2018· article· en· W2901217469 sur OpenAlexaff
Sezen Karakus, Priya M. Mathews, Devika Agrawal, Claudia Henrich, Pradeep Y. Ramulu, Esen K. Akpek

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesAllergan
Mots-clésReading (process)MedicineOphthalmologyAudiologyTest (biology)Optometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIGNIFICANCE: Patients with dry eye frequently report difficulty with reading. However, the impact of dry eye on reading has not been studied in detail. This study shows the unfavorable effect of dry eye on reading speed and offers mechanisms that may be responsible. PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the impact of dry eye signs as well as symptoms on both short-duration out-loud and prolonged silent reading. METHODS: This study included 116 patients with clinically significant dry eye, 39 patients with dry eye symptoms only, and 31 controls, 50 years or older. After the Ocular Surface Disease Index (OSDI) questionnaire, objective testing of dry eye (tear film stability studies, Schirmer's test, and ocular surface staining) was performed. Total OSDI score and two subscores (vision related and discomfort related) were calculated. A short-duration out-loud reading test and a 30-minute sustained silent reading test were performed. Reading speed for each test was calculated as words per minute (wpm) and compared across the three groups. RESULTS: Patients with clinically significant dry eye read slower than controls measured with sustained silent reading test (240 vs. 272 wpm, P = .04), but not with short-duration out-loud reading test (146 vs. 153 wpm, P = .47). Patients with dry eye symptoms only did not have slower reading speed measured using either reading test as compared with controls. However, vision-related OSDI subscore independently was associated with slower reading speed (P = .02). Multivariable regression models demonstrated that each 1-point (between 0 and 6) increase in corneal staining score led to a 10-wpm decrease in sustained silent reading speed (P = .01). CONCLUSIONS: This study demonstrates a significant negative impact of dry eye (particularly presence of corneal staining) on prolonged reading. Prolonged reading task may serve as an objective clinically relevant test to measure the impact of dry eye on vision-related quality of life.

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 seuil0,012

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,433 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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