Delphi panel on neuromodulation as a treatment strategy for dry eye disease: Unlocking the potential of natural tear production
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: Chronic tear deficiency, through reduced production and/or increased evaporation, is regarded as a root cause of dry eye disease (DED). The goal of treating DED is restoration of the tear film ultimately resulting in ocular surface homeostasis. Multiple therapeutic prescription drugs to manage DED exist with varying speed of onset, overall magnitude of efficacy, and tolerability. Neuromodulation is an emerging treatment modality offering direct stimulation of natural tear production. A modified Delphi study was conducted to explore the role of neuromodulation as a treatment for DED. METHODS: Twenty DED experts participated in three rounds of structured electronic Delphi questionnaires. Consensus, defined as ≥ 80 %, was sought on 18 statements across three key DED topics: unmet treatment needs, the importance of natural tears in ocular surface homeostasis, and neuromodulation as a treatment approach. Statements were refined iteratively based on qualitative feedback and quantitative agreement from the panel. RESULTS: Consensus was reached on all 18 statements. Panelists affirmed that significant unmet needs persist in managing DED. Panelists agreed that stimulating patients' natural tear production can help maintain and restore ocular surface homeostasis and that neuromodulation, through the ability to rapidly increase natural tear production, has the potential to effectively fill existing treatment gaps. CONCLUSION: This Delphi panel reached consensus on the importance of restoring natural tear production as a primary goal in treating DED. Neuromodulation represents a promising treatment option for DED, offering a rapid and restorative therapeutic approach for natural tear production.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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