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Enregistrement W4381251777 · doi:10.5539/gjhs.v15n7p11

The Prevalence of Dry Eye Syndrome in Systemic Lupus Erythematosus Patients in Saudi Arabia

2023· article· en· W4381251777 sur OpenAlexvenueno aff
Rahaf Salem, Samir Al-Mansouri, Ala‘a Baghazal

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyConfidence intervalInternal medicineSystemic diseaseSystemic lupus erythematosusOutpatient clinicConnective tissue diseaseDiseaseDermatologyPediatricsAutoimmune disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Systemic Lupus Erythematosus (SLE) is a chronic multi-systemic autoimmune connective tissue disorder that is known to have variable manifestations with a remitting/relapsing course depending on the affected system. SLE can affect all the major organs in the human body including the heart, brain, and kidneys. Although the eye is not a primary target of autoimmune insult in SLE patients, one third of patients can present with significant ocular manifestations as it can affect any part of the ocular system. Furthermore, ocular involvement could be the first presenting symptom of SLE and may mirror the systemic disease activity. The worldwide prevalence of SLE varies, however, based on a study conducted in 2002 in central Saudi Arabia, the prevalence of SLE was estimated to be 19.28 per 100,000. STUDY AIM: To identify the prevalence of dry eye syndrome in Systemic Lupus Erythematosus diagnosed patients in Riyadh. METHODS: A cross sectional study that involved a total of 135 patients from Rheumatology outpatient clinic setting at King Khalid University Hospital in Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia. Data was collected via McMonnies questionnaire, which is used as a screening tool for dry eye syndrome. Data analysis included descriptive statistics computed for continuous variables, including means, standard deviation (SD), minimum and maximum values, as well as 95% confidence interval (CI). Percentages and 95% CI were used for categorical variables. RESULTS: Out of 135 SLE patients, females were 87.4% ±2.9 (95%CI: 80.6–92.1.3), while males were 12.6% ±2.9 (95%CI: 7.9–19.4), Among the 118 female patients, 56% (n=66) lied between the age of 25-45 years. Most common symptom in 45.9% (95%CI: 37.6–54.5) of our patients was Dryness of Eyes. The predominant age group of our cohort was that of 25–45 years (57%) Among our cohort, 50.4% (95%CI: 41.9–58.8) patients suffered from Dry eye syndrome, with 12.6% males and 87.4% females. CONCLUSION: A high prevalence of dry eye syndrome was found in our study with a percentage of 50.4%, also a female predominance was found in patients having dry eye syndrome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
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