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Enregistrement W2394888084 · doi:10.3928/15428877-20110316-04

The Phaco Hemi-Flip: A Method of Lens Removal in Nuclei of Soft to Moderate Density

2011· article· en· W2394888084 sur OpenAlexaff
Diamond Y. Tam, Iqbal Ike K. Ahmed

Notice bibliographique

RevueOphthalmic surgery, lasers & imaging retina · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasound energyLens (geology)PhacoemulsificationIRIS (biosensor)Corneal endotheliumCapsulorhexisOphthalmologyMaterials scienceMedicineBiomedical engineeringCorneaComputer scienceUltrasoundOpticsPhysicsComputer visionVisual acuityRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although endocapsular nuclear fragmentation chopping techniques have allowed surgeons to decrease the amount of dissipated phaco energy in the anterior chamber and improve lens removal efficiency when compared with previous techniques, chopping maneuvers carry a small risk of capsular and zonular injury. Furthermore, in softer lenses, chopping techniques may be limited in providing sufficient nuclear cracking. Additionally, with torsional phaco technologies, adequate lens purchase may be suboptimal and lead to inefficient chopping. Supracapsular phaco techniques improve capsular safety, but may be challenging in small pupil/capsulorrhexis cases and place the corneal endothelium and anterior chamber tissues at greater risk to trauma from ultrasound energy. The phaco hemi-flip technique combines the advantages of these two approaches with a single endocapsular quick chop, followed by phacoaspiration removal of each heminucleus in the iris plane without further chopping or segmentation.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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