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Enregistrement W4413861608 · doi:10.7759/cureus.91343

A Retrospective Crossover Study on Cross-Linked Hyaluronic Acid Gel (Lacrifill) Versus Cyclosporine A 0.05% (Restasis) for Dry Eye Disease

2025· article· en· W4413861608 sur OpenAlexaff
Bradley A Nordin

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyaluronic acidDiseaseCrossover studyOphthalmologyRetrospective cohort studyDry eyesInternal medicinePathologyAnatomyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This retrospective crossover study compares two-month outcomes of cyclosporine A ophthalmic emulsion 0.05% (Restasis) versus cross-linked hyaluronic acid gel (Lacrifill), a novel canalicular occlusive device, in 20 patients with refractory aqueous-deficient dry eye disease (DED) at a rural optometry clinic. METHODS: In patients with moderate to severe DED, two-month outcomes for Restasis and Lacrifill (after a washout period) were compared using tear breakup time (TBUT), Schirmer scores, corneal staining (Efron scale), and Ocular Surface Disease Index (OSDI) scores. Paired t-tests or Wilcoxon signed-rank tests were used (p<0.05), with strict adherence to ethical compliance. RESULTS: Both treatments improved TBUT, Schirmer scores, corneal staining, and OSDI from baseline (p<0.001). Lacrifill outperformed Restasis: TBUT (+2.28 vs. +1.30 s, p<0.001), Schirmer (+2.33 vs. +1.08 mm, p=0.001), staining (-1.03 vs. -0.55 grade, p=0.003), and OSDI (-33.33 vs. -10.83 points, p<0.001). Eye-level analyses (N=40) confirmed these findings, with no age or sex associations (p>0.05). CONCLUSION: Lacrifill provided superior tear retention and symptom relief during the first two months of treatment compared to Restasis in refractory aqueous-deficient DED, supporting occlusion therapies in DED management. Larger prospective trials are needed to confirm efficacy and explore the use of combination therapies (typically three to six months).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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