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Enregistrement W2091896421 · doi:10.1016/j.jcrs.2003.09.045

Understanding, retaining, and removing dispersive and pseudodispersive ophthalmic viscosurgical devices

2003· article· en· W2091896421 sur OpenAlexaffabout
Steve A. Arshinoff, Edward C. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHagen–Poiseuille equationMaterials scienceOphthalmologyOpticsDispersion (optics)MedicineMechanicsFlow (mathematics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To analyze and explain the rheologic behavior of pseudodispersive viscoadaptive ophthalmic viscosurgical devices (OVDs) and compare it with that of dispersive OVDs. SETTING: York Finch Eye Associates and Humber River Regional Hospital, Toronto, Ontario, Canada. METHODS: Poiseuille's law was used as a basis of understanding fluid aspiration. Each OVD class was analyzed to determine how well it fit the law and why. RESULTS: Higher viscosity cohesive OVDs are removed in a manner predicted by Poiseuille's law. Lower viscosity dispersive and viscoadaptive OVDs are not. CONCLUSIONS: Lower viscosity dispersive OVDs possess inadequate cohesion to maintain continuous contact with the aspiration port during irrigation/aspiration, whereas viscoadaptive OVDs are too rigid to permit scrolling around obstacles in the eye (the intraocular lens), also resulting in interrupted contact with the aspiration port. Dispersion and pseudodispersion represent opposite ends of a spectrum of increasing cohesion and rigidity correlating with increasing zero-shear viscosity and are not similar.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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