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Enregistrement W4399860107 · doi:10.58931/cect.2024.3246

Pediatric Blepharokeratoconjunctivitis: An Update

2024· article· en· W4399860107 sur OpenAlexaff
Asim Ali

Notice bibliographique

RevueCanadian Eye Care Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlepharitisMedicineDermatologyKeratitisDiseaseIncidence (geometry)EyelidPediatricsOphthalmologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric blepharokeratoconjunctivitis (BKC) is a form of ocular surface inflammation which is a unique clinical entity in children. It is also known as phlyctenular conjunctivitis and rosacea keratitis. A recent definition obtained with a modified Delphi method by a group of experts defined BKC as “a frequently underdiagnosed, sight‑threatening, chronic, and recurrent inflammatory eyelid margin disease associated with ocular surface involvement affecting children and adolescents. Its clinical spectrum includes chronic blepharitis, meibomitis, conjunctivitis, and corneal involvement, ranging from superficial punctate keratitis to corneal infiltrates with vascularization and scarring.” The pathophysiology of BKC is poorly understood but is believed to be related to staphylococcal hypersensitivity, with Staphylococcus aureus being the most common flora cultured from the lids in BKC. The robustness of the inflammatory response is thought to be age‑related. The age of onset of BKC is often as early as age 3–5 but can present in adolescence. Gender predilection varies between studies but is roughly equal in incidence for males and females. There is little good natural history data reported on the time course of the disease, but it can become chronic with multiple exacerbations over a period of years. In one study from the United Kingdom, there is the observation of increased incidence of severe disease in younger boys with South Asian or Middle Eastern background.2 In our experience, however, severe disease can present in all ages and ethnic groups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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