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Enregistrement W4414345930 · doi:10.1101/2025.09.17.25335952

Insight into vitreous biomechanics and clinical implications: A systematic review

2025· preprint· en· W4414345930 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren F. Ong, Tara Suresh, Esther Yesde Son, Dan Schwartz, Frank Brodie

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityBiomechanicsViscosityHuman studiesSystematic reviewHuman muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structured Abstract Purpose This systematic review investigates the current landscape of rheometric techniques used to study the viscosity and viscoelastic properties of vitreous humor to better understand vitreous behavior for clinical applications, particularly in anomalous posterior vitreous detachment (PVD). Methods A comprehensive literature search was conducted in PubMed, EMBASE, and Scopus using the keywords “vitreous body,” “viscosity,” and “rheology.” The review followed PRISMA guidelines, including studies assessing vitreous viscosity in human or animal eyes with experimental methods. Non- peer-reviewed and non-English studies were excluded. The quality of the 42 studies selected was assessed using the SYRCLE and adapted Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tools. Rheometric devices, experimental models, and outcomes were analyzed. Results The 42 studies analyzed 1,125 experimental eyes, including porcine (33.3%), bovine (25%), and human (15%) eyes. Various devices were used for experimentation with capillary tubes (20%) and rotational devices (15%) being most common. Mechanical properties such as G’ and G’’ were reported in 10 and 8 studies, respectively. Steady-state viscosity (ηss) was reported in 15 studies, values ranging from 1.43 × 10 5 ± 2.19 × 10 4 Pa·s to 12.3 ± 0.94 Pa·s across studies. Conclusions This systematic review highlights variability in rheometric methods with species, techniques, and outcomes to assess vitreous humor. Standardized methods are necessary to assess vitreous properties and for clinical application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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