Prospective Comparative Analysis of 4 Different Intraocular Pressure Measurement Techniques and Their Effects on Pressure Readings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare intraocular pressure (IOP) measurement using the Goldmann applanation tonometry (GAT) without fluorescein, with fluorescein strips, with fluorescein droplets, and IOP measurement with Tono-Pen Avia (TPA). PATIENTS AND METHODS: This was a prospective comparative clinical analysis. It was performed in clinical practice. The study population consisted of 40 volunteer patients, 1 eye per patient. All patients who were 18 years and older having routine ophthalmological examination were eligible to participate. Active corneal abrasions and/or ulcers, previous glaucoma surgery, or prostheses interfering with GAT measurement were excluded. GAT IOP was measured first without fluorescein, then with fluorescein strip, then with fluorescein droplet, and finally with the TPA device. The main outcome measure was central corneal IOP. RESULTS: Mean±SD IOP measurements for GAT without fluorescein, with fluorescein strip, with fluorescein droplet, and for TPA groups were 12.65±3.01, 14.70±2.82, 15.78±2.64, and 16.33±3.08 mm Hg, respectively. Repeated-measures analysis of variance corrected with the Greenhouse-Geisser estimate ([Latin Small Letter Open E]=0.732) showed that measuring technique had a significant effect on IOP measurements (F2.20,85.59=34.66, P<0.001). The pairwise post hoc testing showed statistically significant mean differences (P≤0.001) between all techniques except when GAT with fluorescein droplet was compared with TPA (P=0.222). The Bland-Altman analyses showed 95% limits of agreement maximum potential discrepancies in measurement ranging from 5.89 mm Hg in the GAT with fluorescein strip versus droplet compared with 11.83 mm Hg in the GAT with fluorescein strip versus TPA comparison. CONCLUSIONS: IOP measurement technique significantly impacted the values obtained. The ophthalmologist should ensure consistent measurement technique to minimize variability when following patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».