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Enregistrement W4399860127 · doi:10.58931/cect.2024.3245

Challenges in the Diagnosis and Management of Anterior Blepharitis

2024· article· en· W4399860127 sur OpenAlexaff
Etty Bitton

Notice bibliographique

RevueCanadian Eye Care Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlepharitisMedicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blepharitis is defined as inflammation of the eyelids, classified according to anatomical location: anterior (eyelid skin, base of the lashes including the eyelash follicle) or posterior (meibomian glands) blepharitis. Although blepharitis is one of the most common ocular disorders, epidemiological data on the condition is lacking, making prevalence difficult to assess. A 2009 survey of eyecare practitioners reported observing blepharitis in 37%–47% of patients in their clinical practice. This observation may vary depending on the age, sex, and types of patients (i.e., dry eye) in the practice. Younger females are found to have more acute short-term presentation of blepharitis, whereas older, more fair-skinned females present with chronic blepharitis often concurrent with rosacea. Large population‑based studies, using a standardized definition and diagnostic technique, are needed to properly assess the prevalence and incidence of blepharitis and to allow for study comparisons among various age groups. The ocular surface, including the lid margin, has a natural flora or microbiome, which is imperative in maintaining the health and defence mechanism of the ocular surface. This can be affected by age, gender, inflammation, disease, medication, cosmetics, and treatment (systemic or topical). An overgrowth of microbes or an imbalance of the natural flora may result in an inflammatory response, leading to blepharitis, conjunctivitis, keratitis, or a combination of these.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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