Femtosecond laser versus manual dissection for top hat penetrating keratoplasty
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare the outcomes of IntraLase-enabled top hat penetrating keratoplasty (IEK) versus retrospective results of manual top hat penetrating keratoplasty (TH-PKP) and conventional PKP. PATIENTS/METHODS: This non-randomised prospective study included 94 eyes: 23 eyes underwent IEK, 36 TH-PKP and 35 conventional PKP. Preoperative and postoperative manifest refraction, uncorrected and best-spectacle corrected visual acuity (BSCVA), high-order ocular aberrations (HOA), endothelial cell counts and complications were analysed. RESULTS: At 12 months of follow-up, the mean log MAR BSCVA was 0.32 (SD 0.31) in the IEK group, 0.53 (0.36) in the TH PKP group (p = 0.03) and 0.39 (0.30) in the conventional PKP group (p = 0.4). The mean spherical equivalent was similar between the groups and was less than -2.2 dioptres. The mean cylinder was similar in the IEK and conventional PKP group (3.6 (1.9) dioptres and 4.1 (1.8) dioptres, respectively), and was significantly lower than the TH-PKP group (5.1 (3.2) dioptres, p = 0.04). The complications rate and high-order ocular aberrations were similar between the three groups studied. The mean endothelial cell loss was significantly lower at 12 months of follow-up in the IEK and the TH-PKP groups versus conventional PKP (32.4% and 22.3% vs 40.8%, respectively) (p = 0.05). The mean time to suture removal was 4.1 (1.2) months in the IEK group and 3.9 (1.5) months in the TH-PKP group versus 9.7 (1.1) months in the conventional PKP group (p<0.0001). CONCLUSIONS: IEK is a safe and stable procedure. It results in higher endothelial counts and faster suture removal in comparison with the conventional PKP, and has less astigmatism and better BSCVA in comparison with the manual TH-PKP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».