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Enregistrement W2951870941 · doi:10.1097/icl.0000000000000631

The Impact of Cosmetics on the Physical Dimension and Optical Performance of Contemporary Silicone Hydrogel Contact Lenses

2019· article· en· W2951870941 sur OpenAlexaff
Doerte Luensmann, Kevin van Doorn, Christina May, Sruthi Srinivasan, Lyndon Jones

Notice bibliographique

RevueEye & Contact Lens Science & Clinical Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmeticsContact lensLens (geology)Silicone hydrogelSiliconeOphthalmologyMaterials scienceChemistryOpticsMedicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Contact lens wearers may inadvertently expose their lenses during the lens insertion and removal process or while wearing their lenses to cosmetic products being used. This study investigated the impact of various cosmetics on the physical dimension and optical properties of three recently marketed monthly replacement silicone hydrogel contact lenses. METHODS: In this in vitro study, three monthly replacement silicone hydrogel lens types including senofilcon C (ACUVUE VITA, Johnson & Johnson), samfilcon A (Bausch+Lomb ULTRA, Bausch+Lomb), and lotrafilcon B+EOBO (polyoxyethylene-polyoxybutylene) (AIR OPTIX plus HydraGlyde, ALCON), were individually coated with cosmetic products followed by a 1-hr soak in phosphate-buffered saline. Cosmetic products included; three hand creams (HC1: Glysomed; HC2: Vaseline Healthy Hand & Nail Conditioning; and HC3: Intense Relieve), three make-up removers (MR1: Lid-Care Towelettes; MR2: Gentle waterproof eye and Lip Makeup Remover; and MR3: Oil-Free Makeup Remover), and three mascaras (MA1: Great Lash-waterproof; MA2a: Wonder'Lash-waterproof, and MA3: Voluminous Original). The contact lens dimensions were determined for diameter, sagittal depth, and base curve, using the Chiltern (Optimec Limited), whereas lens power and optical quality were assessed using the Contest Plus II (Rotlex). Six replicates for each lens/cosmetic combination were used. The impact of cosmetics was tested between lenses and compared with uncoated control lenses. RESULTS: For lens diameter, makeup removers (MR2 & MR3) demonstrated the largest impact, with an increase of up to 0.26 mm (MR2) and 0.35 mm (MR3) for senofilcon C and samfilcon A, respectively (P<0.01 compared to baseline), whereas lotrafilcon B+EOBO showed a decrease of 0.01 mm (P<0.01 between lens types). For sagittal depth, mascara MA1 demonstrated the greatest impact, followed by makeup removers MR2 & MR3. All lenses showed increases in sagittal depth after MA1 exposure (0.16±0.06 mm in lotrafilcon B+EOBO, 0.24±0.22, and 0.26±0.09 mm in samfilcon A and senofilcon C, respectively; P<0.01 for all lenses compared with baseline). For base curve, the makeup removers (MR2 & MR3) caused increases for both senofilcon C (up to 0.36 mm) and samfilcon A (up to 0.35 mm), but lotrafilcon B+EOBO was unaffected. Lens power changes were generally minor (<0.25 D). However, senofilcon C showed a significant change of -1.18±0.65 D (more minus) after MA1 exposure (P<0.001). Image quality was most affected by mascaras, although given that all lens types were adversely affected to similar degrees, none of the lenses performed better or worse after mascara application (P>0.05). The parameters of the different lens types were not significantly affected by the hand creams. CONCLUSION: Makeup removers and mascaras changed the lens parameters to varying degrees, which may affect the fit and overall performance of the lens, whereas no such effect was noted with hand creams. Lotrafilcon B+EOBO was typically less affected compared with senofilcon C or samfilcon A.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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