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Enregistrement W4416867133 · doi:10.15353/cjo.v87i3.6384

An Evaluation of Binocular and Accommodative Function as Predictors of Myopia Progression

2025· article· W4416867133 sur OpenAlexvenueno aff
S.W. Hatch

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccommodationVergence (optics)Binocular visionRefractive errorStrabismusRefractionSubjective refractionStereopsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractIntroductionThis study was designed to evaluate whether common tests of binocular and accommodative function can predict myopia progression in children. The study explored lesser-studied clinical measures beyond accommodative lag and phoria. MethodsThis retrospective cohort study reviewed patients from age 5 years 0 months up to but not including the 17th birthday in an urban academic U.S. clinic. We measured binocular and accommodative functions in a sample of 410 patients with normal corrected visual acuity. The functions were correlated to change in cycloplegic refraction over time.ResultsThe mean observation period was 2.59 ± 0.70 years. Pearson’s correlation coefficients between binocular/accommodative measures and refractive change were weak (r = -0.02 to 0.03). Excluding patients with constant strabismus and stratifying by phoria type (exodeviation or esodeviation), along with fusional vergence metrics, failed to make any meaningful improvements (r = -0.10 to 0.07). Even among patients at high-risk for myopia and myopia progression (baseline refraction ≤ 0.75D), correlations remained weak (r = -0.12 to 0.06). ConclusionIn this clinic sample, common tests of binocular vision and accommodation were independent of change in refractive error and did not discriminate future myopia conversion or progression.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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