Keratometry obtained by corneal mapping <i>versus</i> the IOLMaster in the prediction of postoperative refraction in routine cataract surgery
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
BACKGROUND: To establish whether simulated keratometry values obtained by corneal mapping (videokeratography) would provide a superior refractive outcome to those obtained by Zeiss IOLMaster (partial coherence interferometry) in routine cataract surgery. DESIGN: Prospective, non-randomized, single-surgeon study set at the The Royal United Hospital, Bath, UK, District General Hospital. PARTICIPANTS: Thirty-three patients undergoing routine cataract surgery in the absence of significant ocular comorbidity. METHODS: Conventional biometry was recorded using the Zeiss IOLMaster. Postoperative refraction was calculated using the SRK/T formula and the most appropriate power of lens implanted. Preoperative keratometry values were also obtained using Humphrey Instruments Atlas Version A6 corneal mapping. MAIN OUTCOME MEASURES: Achieved refraction was compared with predicted refraction for the two methods of keratometry after the A-constants were optimized to obtain a mean arithmetic error of zero dioptres for each device. RESULTS: The mean absolute prediction error was 0.39 dioptres (standard deviation 0.29) for IOLMaster and 0.48 dioptres (standard deviation 0.31) for corneal mapping (P = 0.0015). Keratometry readings between the devices were highly correlated by Spearman correlation (0.97). The Bland-Altman plot demonstrated close agreement between keratometers, with a bias of 0.0079 dioptres and 95% limits of agreement of -0.48-0.49 dioptres. CONCLUSIONS: The IOLMaster was superior to Humphrey Atlas A6 corneal mapping in the prediction of postoperative refraction. This difference could not have been predicted from the keratometry readings alone. When comparing biometry devices, close agreement between readings should not be considered a substitute for actual postoperative refraction data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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