Development of an Eye Model Using 3D-Printing for Correlating Measured Intraocular Pressure with Actual Internal Pressure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to develop a 3D-printed eye model to simulate measuring intraocular pressure (IOP) as a training device, and to assess the correlation between measured IOP using common clinical techniques and actual internal pressure. METHODS: The IOP eye model was designed using CAD software and printed with a resin stereolithography (SLA) 3D-printer (Formlabs 3B, Formlabs Inc., MA, USA). Two clinical instruments, Tono-pen (Tono-Pen AVIA, Reichert Ophthalmic Instruments, USA), and Perkins hand-held tonometer (Clement Clarke Perkins Tonometer Mk2, Vision Equipment Inc., USA) were used for IOP measurements of the model. The pressure within the model was adjusted between 7 to 55 mmHg at 5 mmHg increments, and the IOP values of the tonometry were correlated to the internal pressure displayed on the gauge. RESULTS: < 0.0001). However, aligning the mires and measuring IOP accurately with the Perkins device was challenging. CONCLUSION: The 3D-printed eye model was able to strongly correlate IOP readings taken with a Tono-pen with internal pressure measured by a pressure gauge. The internal pressure of this model can be regulated and is envisioned as a potential model for practicing tonometry at different ranges of pressure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle