TFOS DEWS III: Digest
Notice bibliographique
Résumé
This digest summarizes the interdisciplinary research in dry eye disease (DED) published since the 2017 TFOS DEWS II reports. It comprises 7 topics including Sex, Gender, and Hormones; Epidemiology; Pathophysiology; Tear Film; Pain and Sensation; Iatrogenic Dry Eye; and Clinical Trial Design and explores how each of these inform diagnostic methodology, disease subtype, and management of DED. Sex- and gender-related differences significantly influence the ocular surface due to hormones, sex chromosomes, sex-specific autosomal factors, epigenetics, care-seeking behaviors, and service use. Epidemiologic data reveal that DED prevalence varies by age and sex, influenced by diagnostic criteria and the multifactorial nature of the disease. New risk factors for DED include environmental, iatrogenicity, systemic diseases, and lifestyle domains. Pathophysiological distinctions between aqueous deficient and more evaporative forms of DED have been clarified, with the latter most commonly characterized by a muted inflammatory response at the ocular surface, meibomian gland dysfunction, and conceivably phenotypic changes in corneal epithelial cells. There is an expanding role for metabolic, hormonal, physical, neural and cellular stresses, including hyperosmolarity, mitochondrial stress, and neurogenic inflammation. Advancements in tear film research recommend new approaches to understanding DED pathogenesis and identifying biomarkers, such as microRNAs. Ocular pain perception is linked to structural integrity of corneal nerves, functional capacities of neurons, and activity of the central and peripheral nervous systems. Iatrogenic DED can result from medications, contact lenses, and surgical procedures. Clinical trials now emphasize aligning design and end points with DED subtypes and therapeutic mechanisms, with new therapeutics and trial designs under consideration.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,270 | 0,172 |
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 ».