“Ocular Surface Disorders in Children”: A Comprehensive Review of Pathogenesis, Diagnosis, and Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide a comprehensive overview of Pediatric ocular surface disorders (OSD), encompassing their epidemiology, pathogenesis, clinical manifestations, diagnostic modalities, and evolving management strategies. METHODS: A narrative review of current literature was conducted, synthesizing data from clinical studies, case series, and expert consensus on the diagnosis and treatment of Pediatric OSD. Emphasis was placed on recent therapeutic advancements and multidisciplinary approaches to care. RESULTS: Pediatric OSD comprises a heterogeneous group of infectious, inflammatory, allergic, and traumatic conditions. Management varies by severity, ranging from conservative approaches such as lubricants and antihistamines to advanced therapies including immunomodulators, amniotic membrane transplantation, and keratoprosthesis. Novel treatments such as cytokine-targeted biologics, stem cell-based therapies, and scleral contact lenses are expanding therapeutic options. Early and accurate diagnosis, alongside individualized care plans, are critical for preserving ocular surface integrity and preventing long-term complications. CONCLUSIONS: Management of Pediatric OSD requires a multidisciplinary and personalized approach. Growing awareness among clinicians, along with the integration of novel therapeutics, holds promise for improved patient outcomes. Standardized management protocols and continued research into emerging therapies are essential to optimize ocular health and quality of life in children affected by OSD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».