Dry eye disease: A Canadian quality of life and productivity loss survey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To capture the direct and indirect cost estimates of dry eye disease (DED), stratified by disease severity, in patients from Canada and to understand the impact of DED on quality of life (QoL) in this group. Methods A prospective, multi-centre, observational, cross-sectional study was conducted at six optometry and ophthalmology sites across Canada. Eligible patients completed a 20-minute survey on demography, general health, disease severity, QoL, and direct and indirect costs. Results A total of 151 patients participated in the study and 146 were included in the analysis. Mean (standard deviation [SD]) age was 49.8 (11.4) years and most patients were female (89.7%). DED was considered moderate or severe by 19.2% and 69.2% of patients, respectively. Sjögren’s syndrome was reported by 8.2% of patients. Total mean annual costs of DED were $24,331 (Canadian dollars [CAD]) per patient and increased with disease severity. Mean (SD) indirect costs for mild, moderate, and severe disease were $5,961 ($6,275), $16,525 ($11,607), and $25,485 ($22,879), respectively. Mean (SD) direct costs were $958 ($1,216), $1,303 ($1,574), and $2,766 ($7,161), respectively. QoL scores were lowest in patients with Sjögren’s syndrome and those with severe DED. Conclusions This study provides important insights into the negative impact of DED in a Canadian setting. Patients with severe DED reported higher direct and indirect costs and lower QoL compared with those with mild or moderate disease. Increased costs and poorer QoL were also evident for patients with DED plus Sjögren’s syndrome versus DED alone.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».