Accuracy and predictability of intraocular lens power calculation after laser in situ keratomileusis
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
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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