Assessment of ocular surface toxicity after topical instillation of nitric oxide donors

PURPOSE: To evaluate the ocular surface toxicity of two nitric oxide donors in ex vivo and in vivo animal models: S-nitrosoglutathione (GSNO) and S-nitroso-N-acetylcysteine (SNAC) in a hydroxypropyl methylcellulose (HPMC) matrix at final concentrations 1.0 and 10.0 mM. METHODS: Ex vivo GSNO and SNAC toxicities were clinically and histologically analyzed using freshly excised pig eyeballs. In vivo experiments were performed with 20 albino rabbits which were randomized into 4 groups (5 animals each): Groups 1 and 2 received instillations of 150 µL of aqueous HPMC solution containing GSNO 1.0 and 10.0 mM, respectively, in one of the eyes; Groups 3 and 4 received instillations of 150 µL of aqueous HPMC solution-containing SNAC 1.0 and 10.0 mM, respectively, in one of the eyes. The contralateral eyes in each group received aqueous HPMC as a control. All animals underwent clinical evaluation on a slit lamp and the eyes were scored according to a modified Draize eye test and were histologically analyzed. RESULTS: Pig eyeballs showed no signs of perforation, erosion, corneal opacity or other gross damage. These findings were confirmed by histological analysis. There was no difference between control and treated rabbit eyes according to the Draize eye test score in all groups (p>0.05). All formulations showed a mean score under 1 and were classified as non-irritating. There was no evidence of tissue toxicity in the histological analysis in all animals. CONCLUSION: Aqueous HPMC solutions containing GSNO and SNAC at concentrations up to 10.0 mM do not induce ocular irritation.

Sensitivity and specificity of machine learning classifiers for glaucoma diagnosis using Spectral Domain OCT and standard automated perimetry

PURPOSE: To evaluate the sensitivity and specificity of machine learning classifiers (MLCs) for glaucoma diagnosis using Spectral Domain OCT (SD-OCT) and standard automated perimetry (SAP). METHODS: Observational cross-sectional study. Sixty two glaucoma patients and 48 healthy individuals were included. All patients underwent a complete ophthalmologic examination, achromatic standard automated perimetry (SAP) and retinal nerve fiber layer (RNFL) imaging with SD-OCT (Cirrus HD-OCT; Carl Zeiss Meditec Inc., Dublin, California). Receiver operating characteristic (ROC) curves were obtained for all SD-OCT parameters and global indices of SAP. Subsequently, the following MLCs were tested using parameters from the SD-OCT and SAP: Bagging (BAG), Naive-Bayes (NB), Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), Random Forest (RAN), Ensemble Selection (ENS), Classification Tree (CTREE), Ada Boost M1(ADA),Support Vector Machine Linear (SVML) and Support Vector Machine Gaussian (SVMG). Areas under the receiver operating characteristic curves (aROC) obtained for isolated SAP and OCT parameters were compared with MLCs using OCT+SAP data. RESULTS: Combining OCT and SAP data, MLCs' aROCs varied from 0.777(CTREE) to 0.946 (RAN).The best OCT+SAP aROC obtained with RAN (0.946) was significantly larger the best single OCT parameter (p<0.05), but was not significantly different from the aROC obtained with the best single SAP parameter (p=0.19). CONCLUSION: Machine learning classifiers trained on OCT and SAP data can successfully discriminate between healthy and glaucomatous eyes. The combination of OCT and SAP measurements improved the diagnostic accuracy compared with OCT data alone.

Qualidade de vida de portadores de Diabetes Mellitus tipo II frente às oscilações no nível de atividade física, aspectos socioeconômicos e presença de comorbidades

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