Relative importance of tear homeostatic signs for the diagnosis of dry eye disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Disease misdiagnosis is more likely if standardised diagnostic criteria are not used. This study systematically examined the effect on diagnosing dry eye disease (DED), when tests for evaluating tear film homeostasis were included or excluded from a multi-test protocol. METHOD: For 1,427 participants across five sites, data for the full suite of diagnostic tests defined in the Tear Film and Ocular Surface Society Dry Eye Workshop II (TFOS DEWS II) Diagnostic Methodology report algorithm were evaluated; diagnostic sensitivity was calculated when individual signs were removed, and when different combinations of signs were required. RESULTS: Evaluating just one of the three TFOS DEWS II homeostatic signs resulted in between 12.3 % and 36.2 % of patients who met the DED diagnostic criteria not being assigned this diagnosis. While comprehensive ocular surface staining evaluation, comprising of corneal, conjunctival and lid margin staining, in combination with symptoms had the highest sensitivity (87.7 %) of the three markers, the sensitivity dropped to 44.6 % if only corneal staining was evaluated. Omitting either non-invasive tear breakup time or tear osmolarity each dropped the sensitivity by <5 %. The prevalence of DED was substantially reduced if a diagnosis required symptoms and two of the three signs to be present (by 43.7 %-61.2 %) and by 65.9 % if all three signs indicating a loss of tear film homeostasis were required. The outcomes of the analysis did not change significantly across differing severities of DED symptoms. CONCLUSIONS: The TFOS DEWS II diagnostic algorithm of symptoms plus assessing for a tear film (non-invasive tear breakup time or tear osmolarity) and ocular surface sign can be considered a robust and appropriate approach for DED diagnosis.
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 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 | 0,061 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».