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Enregistrement W3080225741 · doi:10.22374/jclrs.v4i1.36

Ocular Surface Disease in Sjögren's Syndrome: Management in a Scleral Lens Clinical Practice

2020· article· en· W3080225741 sur OpenAlexvenueno aff
Daddi Fadel, Melissa Barnett

Notice bibliographique

RevueJournal of Contact lens Research and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDry mouthDermatologyRheumatoid arthritisQuality of life (healthcare)XerophthalmiaDry eyesSjögren syndromeAutoimmune diseaseDiseaseSystemic diseaseInternal medicineOphthalmologySaliva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sjögren’s syndrome is a chronic, autoimmune, systemic disease characterized by lymphocytic infiltration and malfunction of the exocrine glands, primarily the lacrimal and salivary glands, resulting in predominant symptoms of dry eye and dry mouth. Sjögren’s syndrome is a highly prevalent condition and is one of the most common systemic, rheumatic, autoimmune diseases, affecting up to 1.4% of adults in the United States, second only to rheumatoid arthritis in its prevalence in North America. Primary Sjögren’s syndrome has shown to affect patients’ health-related quality-of-life due to dryness, chronic pain, depression, anxiety,physical and mental fatigue, and neuropsychiatric symptoms.
 Scleral lenses (SLs) have shown to be significantly beneficial in relieving symptoms and improvingquality-of-life in patients with Sjögren’s syndrome and dry eye disease. SLs may be used concurrently with the other therapies including ocular lubricants, eyelid hygiene, punctal occlusion, topical prescription medications, and autologous serum.
 This manuscript reviews the implication of Sjögren’s syndrome on the ocular surface and quality-of-life and describes how SLs, in combination with other treatments, may be beneficial.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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