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Enregistrement W3015354652 · doi:10.1016/j.clae.2020.03.015

Thirty years of ‘quiet eye’ with etafilcon A contact lenses

2020· review· en· W3015354652 sur OpenAlexaff
Nathan Efron, Noel A. Brennan, Robin L. Chalmers, Lyndon Jones, Charis Lau, Philip B. Morgan, Jason J. Nichols, Loretta Szczotka‐Flynn

Notice bibliographique

RevueContact Lens and Anterior Eye · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlconSantenCooperVisionAllerganUniversity of Alabama
Mots-clésContact lensSilicone hydrogelLens (geology)MedicineOphthalmologySelf-healing hydrogelsMaterials scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequent replacement contact lenses made from the etafilcon A hydrogel lens material were introduced onto the market over 30 years ago, and etafilcon A remains the most widely used hydrogel lens material today. Although the prescribing of silicone hydrogel lenses is increasing, millions of lens wearers globally have been wearing hydrogel lenses for many years and exhibit a physiologically-stable 'quiet eye', with a low profile of adverse events. Hydrogel lenses are demonstrated to maintain a low inflammatory response and infection risk profile during daily wear, which in the case of etafilcon A, may be related to its low modulus, and the naturally-protective, anti-microbial, non-denatured lysozyme absorbed into the lens from the tear fluid. Although improved corneal physiology from decreased hypoxia with silicone hydrogel lenses is well accepted, equivalent levels of corneal oxygenation are maintained during daily wear of low to medium powered hydrogel lenses, which do not impede the daily corneal de-swelling process, and do not induce clinically significant changes in ocular health. Therefore, hydrogel lenses remain an important alternative for daily wear in modern contact lens practice.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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