Malignant glaucoma after cataract surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report a series of eyes that developed malignant glaucoma after cataract surgery. SETTING: Private academic practice, Toronto, Ontario, Canada. DESIGN: Retrospective case series. METHODS: Eyes that developed malignant glaucoma after cataract surgery were treated with medical therapy. This was followed by laser iridozonulohyaloidotomy, anterior chamber reformation and intraocular lens (IOL) pushback, and finally with surgical iridozonulohyaloidovitrectomy if all other measures were unsuccessful. Refraction, intraocular pressure (IOP), gonioscopy, and anterior chamber depth (ACD) by anterior segment optical coherence tomography were analyzed before treatment and after treatment. RESULTS: The study evaluated 20 eyes of 18 female patients aged 44 to 86 years. Preoperatively, the mean refraction was +3.11 diopters (D) ± 2.89 (SD), the mean axial length was 21.30 ± 1.40 mm, and all eyes had narrow or closed angles. Malignant glaucoma was diagnosed a mean of 5.8 ± 7.1 weeks postoperatively. At diagnosis, the mean refraction was -2.15 ± 2.95 D; the mean ACD, 2.49 ± 0.72 mm; and the mean IOP, 28.3 ± 10.8 mm Hg on a mean of 1.3 ± 1.6 medications. Two eyes responded to cycloplegia, 7 to laser iridozonulohyaloidotomy, and 6 to anterior chamber reformation-IOL pushback; 5 eyes required vitrectomy. Posttreatment, the mean refraction was -0.56 ± 1.07 D; the mean ACD, 3.30 ± 0.50 mm; and the mean IOP, 14.4 ± 4.60 mm Hg on a mean of 1.2 ± 1.4 medications. Cycloplegia was discontinued in 17 eyes. CONCLUSION: Malignant glaucoma can occur after phacoemulsification and presents with myopic surprise, anterior chamber shallowing and, possibly, elevated IOP. FINANCIAL DISCLOSURE: No author has a financial or proprietary interest in any material or method mentioned.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».