3D-Printed Contact Lenses to Release Polyvinyl Alcohol as a Therapeutic Agent for the Treatment of Dry Eyes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Dry eye disease is highly prevalent, and the most common treatment, lubricating eye drops, only remains effective for a very short period of time. This project aims to 3D print a proof-of-concept, custom-fit, polyvinyl alcohol (PVA)-eluting contact lens (CL) for the treatment of dry eye disease. PVA is a commonly used viscosity enhancer in eye drops, with the capability of reducing symptoms of dry eye by stabilizing the tear film and reducing tear evaporation. The protective effects of PVA could be attributed to its water-retaining ability, which provides moisturization and prevents the loss of water. Method: In this work, a low-cost stereolithography-based 3D printer was retrofitted with a humidity and temperature control kit to 3D print a PVA-loaded custom-fit CL. To evaluate the print quality of the 3D-printed CL, circularity was used to evaluate the shape fidelity in 3D printing. The PVA release from these lenses was assessed, along with its role in acting as a viscosity enhancer. The effect of PVA was further analyzed by a dry eye disease (desiccation stress) cell model. Results: The shape fidelity evaluation of the 3D-printed CL displayed excellent circularity. The diameter, sagittal depth, and base curve of the 3D-printed lenses were measured to be 14.27 ± 0.06 mm, 3.77 ± 0.16 mm, and 6.4 ± 0.24 mm, respectively. The PVA release curves showed that approximately 1300 µg of PVA was released over the study duration of 24 h. Conclusions: Overall, this work demonstrates that a 3D-printed PVA-eluting CL is a promising candidate for the treatment of dry eye.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».