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Enregistrement W3125549646 · doi:10.22374/jclrs.v5i1.40

INFLUENCE OF THE SCLERAL LENS AND FLUID RESERVOIR THICKNESSES ON RESIDUAL ASTIGMATISM

2021· article· en· W3125549646 sur OpenAlexaffvenue
Langis Michaud, Gabriella Courey

Notice bibliographique

RevueJournal of Contact lens Research and Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScleral lensLens (geology)AstigmatismOphthalmologyRefractionCorneal topographyOpticsRefractive errorVisual acuityMaterials scienceCorneaMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThis study aims to determine if lens or tear fluid reservoir thicknesses (LT/FRT) may influence the presence of residual astigmatism and participant’s visual acuity. MethodsThe study was a randomized, non-dispensing, prospective study. Empirically and randomly chosen participants were fitted with 4 combinations (350 and 250 um LT fitted with 250 and 350 um FRT) of 16 mm diameter scleral lenses, designed using a corneo-scleral profiler software (sMap 3D, Visionary Optics, US). Lenses haptics were kept spherical for all lenses. They were evaluated under a slit lamp, anterior segement OCT (objective fluid reservoir and lens thicknesses), topography over lenses and aberrometry, after 30 minutes of lens wear. Spherico-cylindrical refraction and logMar acuity were also assessed. ResultsStudy population was composed of 24 participants aged 24.2 + 4.7 years old. Baseline refractive error was -2.3 + 1.6 D with -0.48 + 0.26 D of astigmatism. In vivo (OCT) lens A was 344.1 ± 15.4 um thick, fitted with a vault of 213.6 ± 42.4 um; Lens B was 346.2 ± 12.5/327.2 ± 44.8; Lens C was 260.3 ± 17.7/214.0 ± 40.6 um and Lens D was 262.2 ±13.2/330.8 ± 52.0 respectively. All lenses were found similarly decentered inferiorly by 0.10 to 0.15 um. BCVA was −0.32 + 0.08 (A), −0.21 + 0.10 (B), −0.28 + 0.08 (C), and −0.14 + 0.10 (D), compared to −0.25 + 0.08 (A), −0.11 + 0.10 (B), −0.23 + 0.06 (C), and −0.05 + 0.12 (D) when sphere only was compensated. Residual refractive astigmatism (RA = -0.50 to -0.75D) is found significantly higher based on the FRT (F=9.560; p=0.037) and not LT(F=0.429; p=0.522). There is no correlation be-tween RA and over-k readings (Lens A r=-0.078, p=0.773; Lens B r=−0.073, p=0.788; Lens C r=−0.345, p=0.171; Lend D r=0.019, p=0.944). Higher order aberrations, mostly vertical coma, were found clinically significant but not statistically different between lenses (A= 0.350 + 0.032; B=0.382 + 0.053, C=0.329 + 0.044 and D=0.385+ 0.062; p=0.776) ConclusionThis study proves that low level of RA may be found when scleral lenses are fitted on normal corneas. Its occurrence is related to the presence of high-order aberrations and less likely to lens flexure.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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