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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».