TREATMENT FOR CONJUNCTIVOCHALASIS: A COMBINED APPROACH UTILIZING RADIOFREQUENCY CAUTERIZATION AND THERMALIDTM PROCEDURE
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDry Eye Disease (DED) and related ocular surface diseases have multiple etiologies, but two of the most prevalent are Meibomian Gland Dysfunction (MGD) and Conjunctivochalasis (CCH). This study examines a customizable two-step approach utilizing radiofrequency to treat these two commonly coexisting condi-tions and provide patients with relief from DED signs and symptoms. Study DesignAn IRB approved retrospective chart review of 25 consecutively treated patients was conducted. Patients were included if they presented with DED symptoms and were treated with a combination treatment approach to improve both MGD and CCH, with pre- and post-treatment dry eye metrics outlined below. Follow-up visit information was compared to pre-treatment baseline to evaluate the efficacy and safety of treatment. ResultsStatistically significant results were observed in a decrease in symptoms as evaluated by the primary endpoints of the Standard Patient Evaluation of Eye Dryness (SPEED) questionnaire and an increase in the number of Meibomian Glands Yielding Liquid Secretion (MGYLS). Tear Meniscus Height also saw statistically significant improvement while Non-invasive Tear Break-Up Time (NTBUT) and Schirmer’s saw minor progress. Clinical evaluation and ocular surface photographs showed marked improvement in CCH with minimal observed side effects during post-operative follow-up visits. ConclusionA two-step approach utilizing a radiofrequency device to treat dry eye symptoms provides significant clinical improvement and symptomatic relief for a broad spectrum of patients who had received a variety of prior treatments for DED.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».