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Enregistrement W4307870456 · doi:10.3389/fmed.2022.1013136

Factors predicting regression of visual acuity following successful treatment of anisometropic amblyopia

2022· article· en· W4307870456 sur OpenAlexafffund
Yu Jia, Jing Liu, Qingqing Ye, Shenglan Zhang, Lei Feng, Zixuan Xu, Yijing Zhuang, Yunsi He, Yusong Zhou, Xiaolan Chen, Ying Yao, Rengang Jiang, Benjamin Thompson, Jinrong Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnisometropiaVisual acuityOptometryRegressionOphthalmologyPsychologyMedicineRefractive errorPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To identify factors associated with visual acuity regression following successful treatment of anisometropic amblyopia. Design and method: This was a retrospective cohort study. Database records for 100 and 61 children with anisometropic amblyopia who met at least one criterion for successful treatment proposed by the Pediatric Eye Disease Investigator Group (PEDIG) and had at least 1 year of follow-up data available after the criterion was met were analyzed. The study sample was split into two groups, those who regressed within 1 year of successful treatment (no longer met any of the PEDIG criteria for successful treatment) and those who did not. A two-step analysis involving a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and a logistic regression were used to identify predictor variables for increased risk of regression. A broad range of clinical, perceptual, and demographic variables were included in the analyses. Results: Sixty-eight (42.5%) children regressed within 1 year of successful treatment. Among the 27 predictor variables considered within the statistical modeling process, the three most important for predicting treatment regression were the extent of amblyopic eye visual acuity improvement, age at first hospital visit and sex. Specifically, lower risk of regression was associated with larger amblyopic eye visual acuity improvement with treatment, younger age at initiation of treatment and female sex. Conclusion: Patients who received treatment at a younger age and responded well to treatment had a lower risk of treatment regression. This pattern of results suggests that early detection of amblyopia and strategies that enhance treatment adherence may reduce the risk of treatment regression. The higher risk of regression in boys than girls that we observed may reflect known sex differences in brain development and /or sex differences in environment within our sample of children from South China.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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