Determination of the Minimal Clinically Important Difference (MCID) for Ocular Subjective Responses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the minimal clinically important difference (MCID) for contact lens (CL)-related subjective responses and explore whether MCID values differ between subjective responses and study designs. Methods: This was a retrospective analysis of data from seven one-week bilateral crossover studies and 14 one-day contralateral CL studies. For comfort, dryness, vision, or ease of insertion, participants rated on a 0-100 visual analogue scale (VAS) and indicated lens preference on a five-point Likert scale featuring strong, slight, and no preferences. For each criterion, four MCID estimates were calculated and averaged: mean VAS score difference for "slight preference," lower limit of 95% confidence interval VAS score difference for "slight preference," difference in mean VAS score difference between "slight" and "no preference" and 0.5 standard deviation of VAS scores. Results: The four calculation methods generated a small range of MCID values. For bilateral studies, the averaged MCID was 7.2 (range 5.4-8.8) for comfort, 8.1 (5.2-10.6) for dryness, 7.1 (5.5-9.3) for vision and 7.6 (6.0-10.5) for ease of insertion. For contralateral studies, the averaged MCID was 6.9 (6.1-7.6) for comfort at insertion and 7.5 (6.8-8.2) for end-of-day comfort. Conclusions: This work demonstrated very similar MCID values across subjective responses and study designs, in a population of habitual soft CL wearers. In all cases, MCID values were on average seven units on a 0 to 100 VAS. Translational Relevance: This work provides MCID values which are important for interpreting ocular subjective responses and planning clinical studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle