Dyschromatopsia and contrast sensitivity changes in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the alterations in the psycho-physical tests, contrast sensitivity (CS) and hue discrimination (total estimation score, TES) in COVID-19 patients. METHODS: A prospective case-control study was undertaken in 2021-22 to look at CS and TES among COVID-19 patients and RT-PCR negative normal subjects by a mobile app "smart optometry" and X-Rite's free online version of Farnsworth-Munsell 100 hue test. Strict visual acuity (minimum of 6/9 equivalent on Snellen) and other clinical parameters were used as exclusion criteria to filter potentially confounding pre-receptoral co-morbid conditions. The effect of mismatch in recruiting age and sex matched controls during the pandemic were analyzed by multivariate linear regression. RESULT: One-way ANOVA ruled out any influence of gender on CS and TES; however, there was significant difference in the TES on Mann Whitney U test (TES- 2.95 +/- 3.8 for cases; 0.30 +/- 1.1 for controls; p <0.001) and it persisted after accounting for age. Six controls with breakthrough infections had a significant deterioration in TES (Mean scores -3.0; 95% CI = -5.89 to -0.11; p = 0.04) on paired t test. Qualitative analysis showed that S-cone mediated deficiencies outnumber those affecting M-L cone mediated deficiencies. Among 53 subjects exhibiting three sensory features, anosmia, loss of taste and dyschromatopsia, nine (16.98%) had all features concurrently. CONCLUSION: The study demonstrates that COVID-19 infection leads to altered TES representing dyschromatopsia -an ocular counterpart of anosmia, with little difference on CS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».