binocular vision anomalies, ocular surface changes, and the need for objective assessment
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: This study investigates the impact of digital device usage on the visual system, with a focus on binocular vision. It also highlights the importance of objective assessment in accurately diagnosing and guiding therapeutic approaches for Digital Eye Strain Syndrome (DESS). (2) Methods: A comprehensive narrative review was conducted to synthesize existing evidence. The methodological quality of observational and case-control studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale, while randomized controlled trials (RCTs) were evaluated using the Cochrane risk-of-bias (RoB 2) tool. (3) Results: Fifteen articles were included in this review, with a predominant focus on binocular vision anomalies, particularly accommodative and vergence dysfunctions, as well as ocular surface anomalies related to DESS. Clinical assessments relied primarily on symptom-based questionnaires, which represent a significant limitation. The included studies were largely observational, with a lack of longitudinal and RCTs. In contrast, research in dry eye disease has been more comprehensive, with multiple RCTs already conducted. (4) Therefore, it is essential to develop validated objective metrics that support accurate clinical diagnosis and guide evidence-based interventions. Conclusions: It remains unclear whether changes in binocular vision are a cause or consequence of DESS. However, prolonged screen time can exacerbate pre-existing binocular vision anomalies due to continuous strain on convergence and accommodation, leading to symptoms. Future research should prioritize prospective longitudinal studies and well-designed RCTs that integrate objective clinical measures to elucidate causal relationships and improve diagnostic and therapeutic frameworks.
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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 | 0,022 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».