Sjögren’s Syndrome Associated Dry Eye: Impact on Daily Living and Adherence to Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Sjögren's syndrome-related dry eye disease (SS-DED) often involves more severe dry eye symptoms than people with non-SS dry eye disease (DED). This cross-sectional study employed an anonymous self-administered questionnaire to understand the experience of people living with SS-DED and to identify factors affecting adherence to DED self-care. Participants reported difficulty with visual tasks such as driving, and diminished enjoyment in daily activities due to DED symptoms. Almost 80% reported being worried about a reduced quality of life due to DED, and over 50% reported fear of blindness. The most common reasons for non-adherence were cost of therapy and forgetting to instill drops. Drop rationing to reduce cost of therapy was endorsed by 83% of respondents. Only 3% of respondents had private insurance for non-prescription agents required to treat DED. A quarter of respondents reported they would not disclose non-adherence to their eye care provider. Multiple regression analysis revealed age was a significant contributor to missing drops. This is the first study to report on the financial burden experienced by SS-DED patients in Canada. This paper identified strategies used by patients to reduce the cost of therapy and its impact on adherence to treatment. Patients may be reluctant to disclose challenges regarding adherence to DED therapy, as well as fears of worsening quality of life.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».