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Enregistrement W2331979611 · doi:10.1097/ico.0000000000000060

Modification of the Miyake–Apple Technique for Simultaneous Anterior and Posterior Video Imaging of Wet Laboratory–Based Corneal Surgery

2014· article· en· W2331979611 sur OpenAlexaff
Johnson Tan, Howard Meadows, Aanchal Gupta, Sonia N. Yeung, Gregory Moloney

Notice bibliographique

RevueCornea · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensVancouver Native Health SocietyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDioptreMicroscopeComputer scienceCorneaBubbleOphthalmologyMedicineMaterials scienceBiomedical engineeringVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to describe a modification of the Miyake-Apple posterior video analysis for the simultaneous visualization of the anterior and posterior corneal surfaces during wet laboratory-based deep anterior lamellar keratoplasty (DALK). METHODS: A human donor corneoscleral button was affixed to a microscope slide and placed onto a custom-made mounting box. A big bubble DALK was performed on the cornea in the wet laboratory. An 11-diopter intraocular lens was positioned over the aperture of the back camera of an iPhone. This served to video record the posterior view of the corneoscleral button during the big bubble formation. An overhead operating microscope with an attached video camcorder recorded the anterior view during the surgery. RESULTS: The anterior and posterior views of the wet laboratory-based DALK surgery were simultaneously captured and edited using video editing software. The formation of the big bubble can be studied. CONCLUSIONS: This video recording camera system has the potential to act as a valuable research and teaching tool in corneal lamellar surgery, especially in the behavior of the big bubble formation in DALK.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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