Long-Term Visual and Refractive Outcomes following Surface Ablation Techniques in a Large Population for Myopia Correction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the visual and refractive outcome for four wavefront-guided surface ablation (WGSA) techniques (LASEK, LASEK flap-off [LASEK FO], Epi-LASIK, and Epi-LASIK flap-off [Epi-LASIK FO]) in a large myopic population. METHODS: This retrospective review included 1000 myopic eyes (spherical equivalent [SE] -1.0 to -8.0 diopters [D]) treated with WGSA (VISX STAR S4 with IR) using four different epithelial management techniques. Flaps were either retained (163 Epi-LASIK, 361 LASEK) or discarded (277 Epi-LASIK FO, 199 LASEK FO). Eyes in each group were stratified to either low, mild, moderate, or high myopia based on preoperative SE. Uncorrected distance visual acuity (UDVA), corrected distance visual acuity (CDVA), manifest refraction spherical equivalent (MRSE), predictability, lines lost, and haze were compared at 3, 6, and 12 months. RESULTS: At 1 year, UDVA and CDVA of ≥20/20 and 20/15 were comparable across the four procedure groups and within each subgroup of myopia. Predictability was less than or equal to ±0.5 D of intended correction in 96% to 99% of eyes. LASEK FO and Epi-LASIK FO outperformed the EPI-LASIK in achieved MRSE, especially in the high myopia category (-0.012, 0.040, and -0.27 D, respectively, P < 0.05). No eyes lost more than one line of CDVA; and 50% to 60% of eyes in each group gained one or more lines. No significant haze was recorded in any group. There was no statistically significant difference between groups in the preoperative MRSE and efficacy indices except for LASEK FO. CONCLUSIONS: At 1 year, there was no statistically significant difference in visual outcomes between techniques for any degree of myopia. However, the MRSE achieved with LASEK FO and Epi-LASIK FO were closer to emmetropia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».