Low Vision and Dry Eye: Does One Diagnosis Overshadow the Other?
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: The prevalence of dry eye disease and low vision increases with age; they share risk factors and can be the result of underlying common causes. They are generally studied separately; however, combining these perspectives is relevant for research on assistive technology given that sustained focus affects the tear film because of decreased blinking rates. PURPOSE: The objective of this study was to elucidate to which extent dry eye disease risk factors, signs, and symptoms are assessed in low vision patients who receive an eye examination as part of their vision rehabilitation services. METHODS: Using a retrospective chart review, dry eye disease risk factors, signs, or symptoms were extracted from 201 randomly selected files that contained an eye examination in the past 5 years from two vision rehabilitation centers. RESULTS: Demographic variables of charts from the two sites did not differ (mean visual acuity, 0.85 logMAR [standard deviation, 0.53; range, 0 to 2.3]; mean age, 71.2 years [standard deviation, 19 years; range, 24 to 101 years]). Fifty charts (25%) mentioned at least one dry eye disease symptom. Sixty-one charts (30.3%) reported systemic medications that can exacerbate dry eye disease, whereas 99 (49.2%) contained at least one systemic disease thought to contribute to dry eye disease symptoms; 145 (72.1%) mentioned at least one type of ocular surgery. Artificial tears were documented in 74 charts (36.8%). Few specific dry eye tests were performed, with the exception of corneal integrity assessment reported in 18 charts (8.95%). CONCLUSIONS: Low vision patients have multiple risk factors for dry eye disease; however, dry eye disease tests were not frequently performed in comprehensive low vision eye examinations in this sample. More efforts should be made to assess dry eye disease to enhance comfort and functional vision, especially with the increasing demands of digital devices as visual aids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».