Refining Decisions for Identifying Primary Care Patients Who Require A Work-Up for Glaucoma: Intraocular Pressure Changes with Central Corneal Thickness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The factors associated with the increased risk of glaucoma include intraocular pressure (IoP), central corneal thickness (CCT), vertical cup-to-disc ratio, visual field index, age, and diabetes mellitus. We have investigated the relation of IoP with CCT in normal, healthy pre-presbyopic persons. Methods: A total population of 698 normal patients (1396 eyes), aged 4 to 40 years, were evaluated in two separate clinics, one in Houston, Texas, USA and the second in oakville, ontario, Canada. IoP was measured using a noncontact tonometry (nCT 20 Topcon). In Houston, CCT was determined by using the Pentacam (occulus Pentacam – Belinea) and an optical pachymetry that utilized optical low-coherence reflectometry (oLCR) technology, and in oakville, a Hagg-Streit slit lamp–mounted pachymeter was used. Results: of the total number of eyes tested, 1226 eyes had IoP of 21 millimetres of mercury (mm Hg) or lower and 134 eyes had IoP greater than 21 mm Hg. For the normal IoP group (n = 1226 eyes), the overall IoP mean was 15.63 +/– 2.87 mm Hg; the overall CCT mean was 550.21 +/– 39.64 micrometres (µm). In the normal IoP group, for every 10 µm change in CCT, IoP changed a statistically significant amount of 2.49 mm Hg (p <0.05 to <0.001), except for the 10 nm CCT bins above and below the 550 µm mean. Conclusions: Although many investigators have described a positive correlation between IoP and CCT, this relationship has not been demonstrated in normal, healthy pre-presbyopic persons. There is a significant change of IoP with CCT (2.49 mm Hg IoP change per 100 µm of CCT). These normative data allow primary eye care clinicians to accurately determine normal and abnormal IoP and refine the index of suspicion for identifying patients who need to be worked up for glaucoma.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».