Fellow Eye Comparison of Corneal Thickness and Curvature in Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty and Descemet Stripping Automated Endothelial Keratoplasty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare posterior corneal curvature in the fellow eye of the same patients after Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) and Descemet stripping automated endothelial keratoplasty (DSAEK). METHODS: This retrospective, case series comparative study included consecutive patients who underwent DSAEK in one eye and DMEK in the fellow eye. Each eye underwent corneal evaluation with Pentacam HR (Oculus, Wetzlar, Germany). Postoperative corneal curvature, corneal thickness, and visual acuity were assessed. RESULTS: Twenty eyes of 10 patients (5 women and 5 men) aged 72.5 ± 13.5 (range, 42-87) years were included. No significant differences were observed between front flat K's (43.01 ± 1.6 vs. 43.5 ± 0.9, P = 0.27) and front steep K's (44.17 ± 1.5 vs. 44.52 ± 0.7, P = 0.39) in DMEK vs. DSAEK eyes, accordingly. Posterior curvature was statistically significantly flatter in DMEK compared with DSAEK eyes; back flat K's (-6.30 ± 0.2 vs. -6.84 ± 0.6, P = 0.012), back steep K's (-6.64 ± 0.1 vs. -7.2 ± 0.3, P = 0.03), and back Km (-6.45 ± 0.1 vs. -6.99 ± 0.4, P = 0.005), accordingly. Corneas in DMEK eyes were significantly thinner than in DSAEK eyes (541.0 ± 61 vs. 627.9 ± 70 μm, P = 0.007). CONCLUSIONS: Eyes that underwent DSAEK surgery have thicker corneas with steeper posterior corneal curvature than fellow eyes that underwent DMEK. This difference may explain the hyperopic shift commonly observed after DSAEK and should be considered when choosing an intraocular lens for cataract surgery.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».