Tinjauan Sistematis Hubungan Diabetes Mellitus dengan Keratoconus
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Keratoconus adalah ektasia kornea yang paling umum akibat multifaktoral yang masih banyak dipelajari. Diabetes mellitus menghambat keratoconus karena kondisi hiperglikemia yang menyebabkan glikosilasi dan cross-linking kolagen. Ada perbedaan hasil penelitian yang menunjukkan penderita keratoconus berkorelasi positif dengan diabetes mellitus. Metode: Studi ini berupa tinjauan sistematis yang membahas topik mengikuti tahapan dan protokol yang ditetapkan oleh Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) 2020. Publikasi tahun 2014 hingga 2024 dipertimbangkan dengan memanfaatkan situs referensi online PubMed, ScienceDirect, dan SagePub. Kata kunci yang digunakan "keratoconus", “corneal ectasia”, “corneal cross-linking”, “conical cornea” dan "diabetes mellitus" juga dibantu Boolean operator. Jenis desain studi observasional dipilih, kualitas dinilai dengan skala Newcastle-Ottawa dan ditelaah kritis. Hasil: Identifikasi dilakukan dengan memasukkan kata kunci pada database PubMed memunculkan 3.478 artikel, 567 artikel di ScienceDirect, dan terdapat 108 artikel di SagePub. Kami mengumpulkan total 5 penelitian yang memenuhi kriteria dan melaporkan 6 hasil yang menjelaskan keterkaitan diabetes mellitus dengan kejadian dan keparahan keratoconus. Kesimpulan: Tidak ditemukan bukti yang cukup untuk menyatakan hubungan antara diabetes mellitus dan keratoconus, di mana masih ada kontroversi hasil dalam tinjauan ini.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».