Preoperative cataract grading by Scheimpflug imaging and effect on operative fluidics and phacoemulsification energy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the power use, chamber stability, and surgical efficiency of a phacoemulsification system when cataracts were graded preoperatively using the Pentacam Nucleus Grading System (PNS) and adjustments were made in phaco parameters based on the cataract grade. SETTING: Royal Victoria Hospital, Barrie, Ontario, Canada. METHODS: Cataracts were graded using Scheimpflug imaging (Pentacam) in consecutive patients. In Group 1, surgery was performed with no change in parameters. In Group 2, adjustments were made preoperatively in fluidics and phaco power to reflect the cataract grade determined by Scheimpflug imaging. Parameters assessed in both groups included effective phaco time (EPT), balanced salt solution (BSS) use, and needle time to remove the cataract. RESULTS: There were 200 patients in each group. Emulsification and aspiration of higher and lower grades of cataract took statistically significantly less EPT and BSS in Group 2 (preoperative parameter adjustments) than in Group 1. The needle time for the higher grades of cataract was statistically significantly less in Group 2. For cataracts of a middle grade (2 to 3; 63% of cases), there was no statistically significant difference between standard phaco settings and adjusted settings. The cataract was effectively aspirated in both groups. CONCLUSION: Preoperatively adjusting phaco parameters based on cataract grade helped improve overall efficiency by reducing the amount of energy and fluid used in the eye and reducing overall phaco time.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».