Delphi panel on neuromodulation as a treatment strategy for dry eye disease: Unlocking the potential of natural tear production
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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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 | 0,051 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».