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Enregistrement W4391556996

Efficacy and Safety of Phospholipid Nanoemulsion-Based Ocular Lubricant for the Management of Various Subtypes of Dry Eye Disease: A Phase IV, Multicenter Trial

2020· article· en· W4391556996 sur OpenAlexaboutno aff
Yeu E, SOPHIE SILVERSTEIN, Michel Guillon, Schulze MM, D Galarreta, Sachin Srinivasan, V Manoj

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLubricantPhospholipidPhase (matter)DiseaseOphthalmologyMedicineChemistryInternal medicineOrganic chemistryBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elizabeth Yeu,1 Steven Silverstein,2 Michel Guillon,3 Marc-Matthias Schulze,4 David Galarreta,5 Sruthi Srinivasan,6 Venkiteshwar Manoj6 1Virginia Eye Consultants, Norfolk, VA 23502, USA; 2Silverstein Eye Centers, Kansas City, MO 64133, USA; 3Ocular Technology Group International, London SW1E 6AU, UK; 4Centre for Ocular Research & Education (CORE), School of Optometry and Vision Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario NL2 3G1, Canada; 5Hospital Clinico Universitario de Valladolid, Valladolid Castillay Leon 47011, Spain; 6Alcon Research, LLC, Johns Creek, GA 30097, USACorrespondence: Elizabeth YeuVirginia Eye Consultants, Norfolk, VA 23502, USATel +1 757-622-2200Fax +1 757-961-0011Email eyeu@vec2020.comPurpose: To evaluate the clinical efficacy and safety of propylene glycol/hydroxypropyl-guar (PG-HPG)-based nanoemulsion (Systane® Complete) lubricant eye drops in participants with dry eye disease (DED).Participants and Methods: In this phase IV, open-label, single-arm, interventional, multicenter study, adult participants with DED – subtyped into aqueous deficient, evaporative, and mixed dry eye – were instructed to instill one drop of PG-HPG in each eye twice a day for 28 days. Endpoints included change from baseline in tear film break-up time (TFBUT) (primary) and ocular discomfort visual analog scale (VAS) score at Day 14 and TFBUT at Day 28 (secondary). Safety was assessed throughout the study. Data were analyzed for overall patient cohort and by DED subtypes.Results: A total of 134 participants received treatment (mean age: 56.6 years; female: 75.4%). At Day 14, the mean (standard deviation [SD]) TFBUT increased from 2.6 (1.00) seconds at baseline to 4.2 (2.92) seconds (mean change: 1.5 [2.80] seconds); median change was 0.8 seconds (95% CI: 0.52, 1.19) for the overall cohort; the change was maintained at Day 28 (mean change: 1.4 (2.80) seconds, median change: 0.8 seconds (95% CI: 0.49, 1.17). Subgroup analysis showed a mean change (SD) from baseline in TFBUT of 1.1 (2.41) seconds for aqueous deficient, 2.4 (3.17) seconds for evaporative, and 1.2 (2.63) seconds for mixed dry eye at Day 14, respectively. The ocular discomfort VAS score improved (decreased) from baseline at Day 14 (mean [SD] change: − 17.3 [24.80]) for the overall cohort, − 22.0 [21.73] for aqueous deficient, − 17.6 [24.17] for evaporative and − 13.1 [27.49] for mixed dry eye subgroups). Adverse events (AEs) were reported in 9 (6.7%) participants. No serious AEs were reported during the study.Conclusion: Our study findings demonstrated that PG-HPG-based nanoemulsion lubricant eye drops were effective and well tolerated in participants with DED and all of its subtypes.Keywords: aqueous deficient dry eye, dry eye disease, evaporative dry eye, propylene glycol/hydroxypropyl guar-nanoemulsion ocular lubricant, mixed dry eye

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)0,002
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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