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Enregistrement W4388123997 · doi:10.15353/cjo.v84i2.4974

Interaction entre la dermatologie et l’ophtalmologie : méta-analyse et recension systématique des écrits sur la lumière pulsée intense utilisée pour traiter le dysfonctionnement des glandes de Meibomius

2022· article· fr· W4388123997 sur OpenAlexaffvenue
Raman-Deep Singh Sambhi, Gagan Deep Singh Sambhi

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs : Examiner, au moyen d’une méta-analyse, l’efficacité de la thérapie à lumière pulsée intense dans le traitement des symptômes de la sécheresse oculaire. Méthodologie : Cette étude a été réalisée en suivant la grille PRISMA. Les sources documentaires consultées comprennent MEDLINE, Embase, la bibliothèque Cochrane et des résumés de réunions de la SCO, d’ARVO, de l’American Academy of Optometry et de l’American Academy of Ophthalmology. Les articles ont subi trois étapes de tri avant l’extraction des données et la méta-analyse. Résultats : Au départ, nous avons recensé 495 études. Nous en avons retenu 52 après la présélection des titres et 23 après la présélection des résumés. Huit ont été sélectionnées en vue de l’extraction des données. La méta-analyse indique une augmentation importante du temps de rupture du film lacrymal (TRFL) après une thérapie à lumière pulsée (TLP) dans le suivi à moins d’un mois (différence moyenne standardisée [DMS]=1,45; IC :[0,33, 2,57]), le suivi à 1,5 ou 2 mois (DMS=2,08; IC : [1,14, 3,01]) et le suivi à 3 mois (DMS=3,28; IC :[2,78, 3,78]) et aucun changement significatif dans le TRFL dans le suivi à 6 mois (DMS=1,90; IC :[-0,18, 3,98]) ou le suivi à 12 mois des groupes d’une seule étude (DMS=0,0; IC :[-0,48, 0,48]). La méta-analyse indique également une augmentation importante des valeurs du test de Schirmer pendant la période de suivi à moins d’un mois (DMS = 0,91; IC : [0,50, 1,31]) et à six mois (DMS = 0,65; IC : [0,25, 1,04]) et aucun changement significatif des valeurs du test de Schirmer pendant la période de suivi à 1,5 ou 2 mois (DMS=0,41; IC :[-0,93, 1,75]). Conclusions : Les résultats indiquent une augmentation importante du TRFL jusqu’à 5 mois et aucun changement important à 6 mois après une TLP. Ils indiquent également une augmentation importante des valeurs du test de Schirmer au suivi à moins d’un mois et à six mois et aucun changement important de ces valeurs au suivi à un mois. Au bout du compte, la TLP semble prometteuse pour soulager les symptômes de la sécheresse oculaire, mais d’autres études comprenant des périodes de suivi plus longues sont nécessaires.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,028
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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