Mistaken Diagnosis of Keratoconus Because of Corneal Warpage Induced by Hydrogel Lens Wear
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We report a case of corneal warpage secondary to hydrogel lens wear that was initially mistaken as a case of keratoconus. METHODS: A 26-year-old Chinese female hydrogel lens wearer presented with an interest in refractive surgery. After topographies and pachymetries were performed, keratoconus was initially diagnosed for her right eye and suspect keratoconus diagnosed for her left eye. This conclusion was felt to be confirmed at a follow-up visit 1 week later, but keratoconus contact lens treatment was delayed because of the presence of superficial punctate keratitis. RESULTS: After 8 weeks without lens wear, corneal maps were performed again. The maps now showed regular with-the-rule astigmatism, and none of the previous evidence of keratoconus. Central pachymetries were also normal. CONCLUSIONS: Soft contact lens wear can induce corneal warpage mimicking keratoconus. Had the standard treatment for keratoconus been implemented before resolution of the warpage, it could have proven injurious to the patient, because the treatment itself could have provided an impetus for the protrusion to remain or perhaps even progress. Our case gives clinicians reason to pause when dealing with contact lens wearers presenting with corneal curvature irregularities such as keratoconus or ectasia, because of the possibility of lens-induced warpage.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».