Evaluation of Eye-Pain Severity between Dry-Eye Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess eye pain between dry eye (DE) subtypes using questionnaires and the PainVision® (Osachi) apparatus. This study involved 52 eyes of 52 DE patients with eye pain (43 females and 9 males; mean age: 64.2 ± 13.2 (mean ± SD) years) who were classified into three DE subtypes (aqueous deficient DE (ADDE); decreased wettability DE (DWDE); and increased evaporation DE (IEDE)) based on fluorescein breakup pattern. In all subjects, severity of eye pain was evaluated using PainVision®, the DE-symptom-questionnaire visual analog scale (DSQ-VAS), and the Short-Form McGill Pain Questionnaire 2 (SF-MPQ-2). The severity of eye pain was compared between the three DE subtypes. PainVision® findings revealed greater severity of eye pain in ADDE and DWDE than in IEDE (p < 0.05, respectively), despite no difference being found in each questionnaire. A significant correlation was found between eye pain in DSQ-VAS and continuous pain, intermittent pain, neuropathic pain, and total pain in SF-MPQ-2 (R = 0.50, 0.49, 0.47, and 0.56, respectively) (all: p < 0.001). Greater severity of eye pain was found in ADDE and DWDE than in IEDE, and PainVision® was found useful for the objective assessment of eye pain.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».