The Friction Coefficient of Commercially Available Contact Lenses at a Cornea-Contact Lens Biointerface
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the ocular surface, epithelial cells are subject to shear and frictionforces during blinking. This can lead to wear damage, especially when there isinadequate lubrication in the presence of a compromised tear film1. Contact lenses areassociated with increased lid wiper damage, epitheliopathy and tear film instability2caused by increased friction due to the lens material3. This may lead to dry eye disease.Due to this, lenses often include agents that attempt to improve surface properties.These properties, particularly friction, are therefore paramount to preventing ocularsurface damage and discomfort.Methods: A custom cornea-contact lens biomechanical friction test was used totest commercially available contact lenses (Air Optix Aqua, Acuvue Oasys, Acuvue2,and Acuvue TruEye Dailies) The contact lenses and human corneas (obtained fromLions Eye Bank, n=5) were articulated against each other in a saline bath at effectivesliding velocities between 0.3-30 mm/sec and under loads of approximately 12-32 kPa.Friction coefficients were calculated from the axial load and torque measured duringarticulation of the test surfaces.Results: Kinetic friction coefficients, , in saline for each lens wasapproximately 0.080.02, 0.120.04, 0.150.05 and 0.090.02 for Acuvue2, Air Optix,TruEye and Oasys respectively (meansem). Values of in TruEye weresignificantly greater than those in both AC2 and Oasys (p 0.05).Conclusions: TruEye, a silicone hydrogel daily wear lens, had higher friction thanboth Oasys and Acuvue2, which were not significantly different from each other. Theseresults suggest that the unique wetting agent contained in Oasys and TruEye do notsignificantly affect in vitro friction measurements. Future experiments will examine ifadding ocular lubricants, such as hyaluronan and/or lubricin, can further reduce thefriction of these lenses and ultimately improve in vivo wear.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».