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Enregistrement W3113368815 · doi:10.1097/icl.0000000000000761

Frequency of Contact Lens Complications Between Contact Lens Wearers Using Multipurpose Solutions Versus Hydrogen Peroxide in the United States and Canada

2020· article· en· W3113368815 sur OpenAlexaffabout
Anna A. Tichenor, Stacey S. Cofield, Drew Gann, Marian Elder, Alison Ng, Karen Walsh, Lyndon Jones, Jason J. Nichols

Notice bibliographique

RevueEye & Contact Lens Science & Clinical Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact lensHydrogen peroxideExact testMedicineComplicationChi-square testKeratitisUnivariate analysisOptometrySurgeryMultivariate analysisOphthalmologyInternal medicineMathematicsChemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To retrospectively compare frequency of contact lens (CL) complications in soft CL users of hydrogen peroxide (H2O2) and multipurpose solutions (MPS). METHODS: This was a multicenter, retrospective chart review of CL records from each patient's three most recent eye examinations at academic and private practices. Patients must have used the same solution type for at least 3 years. Univariate analyses were conducted using t tests, and chi-square or Fisher's exact test for categorical measures. RESULTS: There were 1,137 patients included, with 670 (59%) using MPS and 467 (41%) H2O2. In total, 706 (62%) experienced at least one complication; 409 used MPS and 297 used H2O2. There was no difference in the proportion of patients experiencing at least one complication between MPS (61%) and H2O2 (64%) (P=0.38). Multipurpose solutions users were more likely to report discomfort compared with H2O2 users (P=0.04). Presumed microbial keratitis was experienced by 16 MPS and nine H2O2 users (P=0.60). CONCLUSIONS: No significant differences were found in the frequency of CL complications between MPS and H2O2. H2O2 users were less likely to report discomfort and thus switching to a H2O2 system may be an alternative in CL users with discomfort.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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