The increasing number of surgically excised chalazion during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Our goal is to determine the number of excised chalazion over the last 16 years to see if there is an increase in the last 36 months, particularly during the COVID-19 pandemic. Methods: In this retrospective study, 1772 surgically excised cases of chalazion were reviewed. The date range was between 2007 and 2021, and cases were grouped in intervals of 36 months. Information regarding age, sex, and location of the chalazion was also obtained. Results: Of all cases, 54% of the patients ( n = 952) were male and 46% ( n = 820) were female. The mean age was 46.26 years, ranging from 44.65 to 47.28 in the different groups. There was a relative increase in the number of excised chalazion over the last 36 months. From 2019 to 2021, 506 cases were diagnosed. There were fewer cases in the other groups, as follows: 2016–2018-455 cases; 2013–2015-283 cases; 2010–2012-302 cases; and 2007–2009-226 cases. Regarding location of the excised lesion, 1098 (62%) were in the upper eyelid and 674 (38%) were in the lower eyelid. Conclusion: In the onset of the COVID-19 pandemic, fewer patients sought medical care for nonurgent conditions, such as chalazion. However, our data showed that despite that decrease, there was an increased number in chalazion excisions. Among several possible explanations, we suggest that the use of oral protection, such as masks, could have an impact in the increased incidence of chalazion, particularly the ones that end up being surgically removed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».