Current indications and surgical approaches to corneal transplants at the University of Toronto: A clinical-pathological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the most common reasons and surgical approaches for corneal graft surgery at the Kensington Eye Institute (KEI), University of Toronto. DESIGN: Retrospective cross-sectional study. PARTICIPANTS: A total of 229 consecutive corneal transplants performed at the KEI. METHODS: Demographic, clinical, and pathological data on all 2012 and 2013 corneal transplants were collected. RESULTS: The mean age for corneal transplants was 65 ± 16 years; 39% were full-thickness penetrating keratoplasties (PK) and 61% were partial-thickness. Graft failure (30%), infection (18%), and keratoconus (17%) were the leading indications for PK. Fuchs' dystrophy (40%) and bullous keratopathy (24%) were main causes for partial-thickness procedures. Among partial-thickness approaches, Descemet's stripping automated endothelial keratoplasty (DSAEK), deep anterior lamellar keratoplasty (DALK), and Descemet's membrane endothelial keratoplasty (DMEK) procedures accounted for 68%, 16%, and 16%, respectively. Fuchs' dystrophy (40%) and bullous keratopathy (33%) were the most common indications for DSAEK. Keratoconus (57%) and corneal scarring (35%) were the most common indications for DALK, whereas Fuchs' dystrophy (82%) accounted for most DMEK procedures. The most common reasons for all corneal grafts were Fuchs' dystrophy (25%), bullous keratopathy (21%), graft failure (17%), and keratoconus (12%). CONCLUSIONS: Almost two-thirds of all corneal transplant procedures at the University of Toronto are partial thickness procedures. A failed graft was found to be the most common indication for full-thickness transplants. Fuchs' dystrophy was the most common indication for a partial-thickness approach, most often treated by DSAEK. Longitudinal data are needed to determine whether partial-thickness surgeries will improve graft survival and reduce the need for regraft.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».