Buccal Mucous Membrane for the Reconstruction of Complicated Leaking Trabeculectomy Blebs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Late onset trabeculectomy bleb leaks often require surgical repair to avoid hypotony and/or infection. Repair using local conjunctiva is typically performed. However, in cases in which local conjunctiva is limited and/or has failed, buccal mucous membrane can be used as a conjunctival substitute. METHODS: Four cases of buccal mucous membrane repair for leaking trabeculectomy blebs are reported. Surgical technique is described. RESULTS: In each case of bleb leak, multiple nonincisional techniques failed to control the leak. In 3 of 4 cases, earlier reconstruction attempts with conjunctival advancement and/or free flaps failed. Each was ultimately repaired with buccal membrane autograft. One case required additional minimally invasive procedures to control postoperative leaking. One case required a second adjacent buccal graft for leaking residual conjunctival bleb. Each graft was functioning well at most recent follow-up ranging from 1 to 17 months. DISCUSSION: Buccal membrane is an abundant and effective conjunctival substitute for the repair of recalcitrant leaking trabeculectomy blebs. It may be useful in cases in which earlier conjunctival-based repairs have failed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».