The Prevalence of Dry Eye Syndrome in Rheumatoid Arthritis Patients in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
STUDY AIM: The purpose of this study is to identify the prevalence of dry eye syndrome among Rheumatoid Arthritis patients in the Kingdom of Saudi Arabia. METHODS: This is a cross sectional study which includes 268 Rheumatoid Arthritis patients from Rheumatology Outpatient Clinic at King Khalid University Hospital in Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia. Data collection was obtained through McMonnies questionnaire, which is used for dry eye syndrome screening. Data analysis included descriptive statistics computed for continuous variables, including means, standard deviation, minimum and maximum values, as well as 95% confidence interval (CI). RESULTS: Out of 268 Rheumatoid Arthritis patients, 79.9% were females and 20.1% were males, as Rheumatoid Arthritis is more common in females. Among females, a majority lied above the age of 45 with a percentage of 70.6%. Among our cohort, 59.3% (95% CI: 53.3–65) of Rheumatoid Arthritis patients had dry eye syndrome with 12.6% males and 87.4% females. The prevalence of dry eye syndrome was significantly associated with the duration of diagnosis of Rheumatoid Arthritis as 66.7% of patients who are diagnosed for more than 10 years had dry eye syndrome. CONCLUSION: In our cohort, 59.3% of patients had dry eye syndrome and 47.4% of them were aged above 45 years and 11.9% were between 25-45 years old. Females were more commonly affected with dry eye syndrome with a percentage of 87.4%. Therefore, screening for Dry Eye Syndrome in RA patients has a significant clinical value.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».