Keratoconus Management: Navigating Patient Options
Notice bibliographique
Résumé
Keratoconus (KC) is a condition which results in progressive corneal thinning. It was first discovered by Dr. John Nottingham in 1854 who described it as “conical cornea” due to the outward bowing appearance caused by the condition. The prevalence of KC is between 0.2 and 4,790 per 100,000 people. KC does not have a gender predilection. It is believed to appear more commonly in South Asian and Middle Eastern populations.
 Keratoconus typically begins in the second and third decades of life although it can develop at any time. The clinical symptoms of the condition include blurred and distorted vision. Patients may present with higher-order aberrations (HOA) ̶ the most characteristic of which is coma ̶ resulting in blurred and double vision. The common signs of KC include corneal protrusion and thinning, prominent corneal nerves, Fleischer ring, Vogt’s striae, and scissors reflex on retinoscopy. The most frequently encountered phenotype is oval cones in the central cornea. The primary diagnostic tool for KC is corneal topography, although pachymetry, including epithelial mapping and corneal tomography, are often performed in conjunction with each other as they aid with early detection and the monitoring of KC progression. 
 Advancements in clinicians’ knowledge of KC and expertise in its treatment, have led to novel therapies. Stopping disease progression is now possible and improving patients’ quality of vision is feasible in many cases.
 Preventive measures halting progression and management of mild and moderate forms of KC are reviewed. Treatment of severe KC will also be briefly reviewed.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».