TFOS DEWS III: Management and Therapy
Notice bibliographique
Résumé
This report provides an evidence-based review of current strategies to manage dry eye disease (DED). First-line management focuses on methods to replenish, conserve, and stimulate the tear film, with an emphasis on ocular supplements, which remain the cornerstone of DED treatment. Meibomian gland dysfunction, a primary contributor to DED, is typically treated with warm compresses and a wide variety of in-office treatments, including device-driven technologies to warm the eyelids, intense pulsed light therapy, low-level light therapy, and other new and emerging technologies. Lid hygiene treatments include lid wipes, anti-Demodex therapies, blepharoexfoliation, and topical antibiotics. DED caused by certain etiological drivers can benefit from anti-inflammatory therapies, including topical and oral corticosteroids, T-cell immunomodulatory drugs, and a wide variety of pharmacological agents, in addition to biologic tear substitutes such as autologous serum and platelet-rich plasma. Emerging therapies, such as neuromodulation via nasal neurostimulation and novel pharmacological treatments, offer potential future options. Advanced options, including amniotic membrane grafts and complex surgical methods, provide options for severe or refractory cases. Lifestyle modifications, including optimized blinking, dietary supplementation, and environmental adjustments, play a crucial role in long-term management. Patient education and adherence to treatment regimens remain essential for sustained symptom relief. The TFOS DEWS III prescribing algorithm provides an evidence-based framework to offer guidance to clinicians in selecting relevant interventions based on disease etiology that aim to provide targeted management of the relevant DED subtype(s) that an individual is experiencing.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».