Long-Term Corneal Endothelial Cell Counts After Penetrating Keratoplasty in Infants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report long-term endothelial cell counts after penetrating keratoplasty (PKP) in infants. METHODS: The charts of all children who have undergone PKP in their first year of life between 1998 and 2013 at the Hospital for Sick Children, Toronto, Canada, were reviewed retrospectively. Patients who had a single successful transplant with a valid endothelial cell density (ECD) analysis postsurgery were included in the study. Donor ECDs were provided by a local eye bank. Specular microscopy images were taken at a variable interval after surgery using a noncontact specular microscope (ROBO, Konan; Konan Medical) and endothelial cell loss was calculated. In young children images were taken in the lateral decubitus position under general anesthesia. RESULTS: Twenty-one eyes of 16 patients were included in the study. Median patient age at the time of surgery was 2.0 months [mode, 2.0; interquartile range (IQR), 1.6-2.6 months] and median follow-up time was 49.0 months (IQR, 33.0-99.5 months). The most common indication for surgery was Peters anomaly, in 16 eyes (76.2%). Ten eyes had additional intraocular surgeries posttransplant. The median ECDs prekeratoplasty and at last follow-up were 2958 cells per square millimeter (IQR, 2807-3205 cells/mm) and 1307 cells per square millimeter (IQR, 946-1613 cells/mm) respectively, reflecting a median endothelial cell loss of 59.2% (IQR, 44.3%-68.8%). Iris adhesions to the graft-host junction were strongly associated with low final ECD (P = 0.01). CONCLUSIONS: Despite technical challenges and difficult postoperative care, pediatric keratoplasty is associated with a lower endothelial cell loss over time compared with that reported in adults after PKP.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».