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Enregistrement W4214900403 · doi:10.1167/tvst.11.3.1

Shear-Thinning and Temperature-Dependent Viscosity Relationships of Contemporary Ocular Lubricants

2022· article· en· W4214900403 sur OpenAlexaff
Wasim Kapadia, Na Qin, Pei Zhao, Chau‐Minh Phan, Lacey Haines, Lyndon Jones, Carolyn L. Ren

Notice bibliographique

RevueTranslational Vision Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLubricantRheologyRheometerMaterials scienceShear rateViscosityShear thinningShear (geology)Composite materialViscosity indexThermodynamicsBase oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the shear viscosity of contemporary, commercially available ocular lubricants at various shear rates and temperatures and to derive relevant mathematical viscosity models that are impactful for prescribing and developing eye drops to treat dry eye disease. METHODS: The shear viscosity of 12 ocular lubricants was measured using a rheometer and a temperature-controlled bath at clinically relevant temperatures at which users may experience exposure to the drops (out of the refrigerator [4.3°C]; room temperature [24.6°C]; ocular surface temperature [34.5°C]). Three replicates for each sample at each temperature were obtained using a standard volume (0.5 mL) of each sample. The viscosity of each ocular lubricant was measured over the full range of shear rates allowed by the rheometer. RESULTS: The shear viscosity of the same ocular lubricant varied significantly among the three temperatures. In general, a higher temperature resulted in smaller viscosities than a lower temperature (an average of -48% relative change from 4.3°C to 24.6°C and -21% from 24.6°C to 34.5°C). At a constant temperature, the viscosity of an ocular lubricant over the studied shear rates can be well approximated by a power-law model. CONCLUSIONS: Rheological analysis revealed that the ocular lubricants exhibited shear-thinning behavior at the measured temperatures. Differences in the ocular lubricants' formulations and measured temperatures resulted in different viscosities. TRANSLATIONAL RELEVANCE: When prescribing eye drops, eye care professionals can select the optimal one for their patients by considering a variety of factors, including its rheological property at physiologically relevant shear rates and temperatures, which can improve residence time on the ocular surface, while ensuring appropriate comfort and vision. However, care must be taken when using the derived mathematical models in this study because the in vivo shear behavior of the ocular lubricants has not been examined and might show deviations from those reported when placed on the ocular surface.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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