Accuracy and predictability of intraocular lens power calculation after laser in situ keratomileusis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the accuracy and predictability of intraocular lens (IOL) power calculation in eyes that had laser in situ keratomileusis (LASIK). SETTING: Gimbel Eye Centre, Calgary, Alberta, Canada. METHODS: Refractive outcomes in 6 cataract surgery and lensectomy eyes after previous LASIK were analyzed retrospectively. Target refractions based on measured and refraction-derived keratometric values were compared with postoperative achieved refractions. Differences between target refractions calculated using 5 IOL formulas and 2 A-constants and achieved refractions were also compared. RESULTS: The refractive error of IOL power calculation in postoperative LASIK eyes was significantly reduced when refraction-derived keratometric values were used for IOL power calculation. Persistent residual hyperopia still occurred in some cases; this was corrected by hyperopic LASIK. Refractive results appeared more accurate and predictable when the Holladay 2 or Binkhorst 2 formula was used for IOL power calculation. CONCLUSION: Hyperopic error after cataract surgery in post-LASIK eyes was significantly reduced by using refraction-derived keratometric values for IOL power calculation. Persistent hyperopic error was corrected by hyperopic LASIK.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».