Accuracy of Orbscan pachymetry measurements and DHG ultrasound pachymetry in primary laser in situ keratomileusis and LASIK enhancement procedures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the accuracy and variability in pachymetry measurements obtained by Orbscan and by DGH ultrasound in primary laser in situ keratomileusis (LASIK) and LASIK enhancement procedures. SETTING: Gimbel Eye Centre, Calgary, Alberta, Canada. METHODS: A retrospective analysis of 906 consecutive primary LASIK and 183 consecutive LASIK enhancement procedures for which preoperative DGH ultrasound and Orbscan pachymetry measurements were obtained. The theoretical residual corneal thickness was compared to measurements by both instruments in 60 eyes that had primary procedures and enhancements. RESULTS: In primary LASIK eyes, the DGH ultrasound measurements were thicker than the Orbscan measurements by a mean of 18.4 microm +/- 17.4 (SD). The DGH ultrasound measurements were thicker than the Orbscan measurements by a mean of 50.1 +/- 40.7 microm in preenhancement pachymetry measurements. The DGH ultrasound measurements were consistent with theoretical residual corneal thickness, 493.0 +/- 42.0 microm versus 487.0 +/- 31.0 microm (P =.65), while Orbscan measurements were statistically less than the theoretical residual corneal thickness, 431.0 +/- 42.0 microm versus 468.0 +/- 39.0 microm (P =.0001). CONCLUSION: DGH ultrasound was a more accurate measurement of corneal pachymetry than Orbscan. The discrepancies between DGH ultrasound and Orbscan pachymetry measurements were more prominent in eyes that had had LASIK.
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 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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».