Evaluation of Dry Eye Disease in Children With Systemic Lupus Erythematosus and Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the symptoms and signs of dry eye disease (DED) in children with systemic lupus erythematosus (SLE) with those in healthy children using common diagnostic tools. METHODS: Prospective, observational, single-center cohort study. Thirty-four subjects with SLE and 15 healthy subjects were recruited from the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada. Subjects underwent subjective and objective dry eye assessments using the Canadian Dry Eye Assessment (CDEA) questionnaire, tear film osmolarity, slit lamp examination, tear film break-up time, corneal fluorescein staining, Schirmer test 1, and conjunctival lissamine green staining. RESULTS: No difference in symptoms was found between children with SLE and healthy children (CDEA score 6.4 ± 5.4 vs. 3.8 ± 3.2; P = 0.09). Corneal staining was more prevalent in children with SLE than in healthy children (58.8% vs. 20.0%; P = 0.01), and children with SLE had higher mean corneal fluorescein staining scores (1.7 ± 1.7 vs. 0.2 ± 0.4; P = 0.002). No statistically significant differences in tear osmolarity, inter-eye differences in tear osmolarity, tear film break-up time, Schirmer test 1, or lissamine green staining scores were observed between the 2 groups. In healthy children, CDEA scores weakly correlated with corneal fluorescein staining score (r = 0.53, P = 0.04). In children with SLE, no correlation between CDEA score and any of the diagnostic test outcomes was found. CONCLUSIONS: There is discordance between symptoms and signs of DED in children with SLE. Corneal fluorescein staining is essential for the diagnosis of DED in these children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».