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Enregistrement W4413469628 · doi:10.5455/ajmrhs.20250506

A Systematic Review on Dry Eye Syndrome in Patients with Diabetes Mellitus: Prevalence, Etiology, and Clinical Characteristics

2025· article· en· W4413469628 sur OpenAlexaboutno aff
Dr K, Dr Junapudi

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Medical Research & Health Sciences (A-JMRHS) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyDiabetes mellitusCochrane LibraryInternal medicineDiseaseOdds ratioMeibomian glandOphthalmologyMeta-analysisEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dry eye syndrome (DES), or keratoconjunctivitis sicca, is a common ocular surface disorder characterized by tear film instability, inflammation, and ocular discomfort. Diabetes mellitus (DM) is increasingly recognized as a major risk factor for DES due to metabolic, neuropathic, and vascular complications. However, the prevalence and clinical spectrum of DES in diabetic populations remain heterogeneous across studies. Objective: This systematic review aims to evaluate the prevalence, etiological mechanisms, and clinical characteristics of dry eye syndrome among patients with diabetes mellitus. Methods: A systematic literature search was conducted in PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, and Google Scholar for studies published between January 2000 and July 2025. Observational studies, clinical trials, and meta-analyses reporting on prevalence, pathophysiology, and clinical features of DES in diabetic populations were included. Data on prevalence, diagnostic tools (Schirmer test, tear break-up time [TBUT], ocular surface disease index [OSDI]), and odds ratios (OR) were extracted. The quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: A total of 45 studies comprising over 10,000 diabetic patients were included. The prevalence of DES varied from 17.5% in community-based studies (China) to 54.3% in hospital-based settings (India), with a pooled prevalence of approximately 38–40%. Diabetic patients had a significantly higher risk of DES compared to non-diabetics (OR: 1.82; 95% CI: 1.23–2.67). Etiological factors included lacrimal gland dysfunction, Meibomian gland disease, corneal nerve damage, and hyperglycemia-induced inflammation. Clinical signs such as reduced Schirmer values (<5 mm/5 min) and decreased TBUT (<10 s) were common, often exceeding patient-reported symptoms due to diabetic neuropathy. Conclusion: Dry eye syndrome is a frequent and underrecognized complication of diabetes mellitus, strongly associated with poor glycemic control and disease duration. Routine screening and early management of DES should be integrated into diabetic eye care. Future research should focus on standardized diagnostic protocols, longitudinal studies, and tailored interventions to improve ocular and systemic outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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