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Enregistrement W2530282783 · doi:10.1159/000449124

High Rate of Early Posterior Capsule Opacification following Femtosecond Laser-Assisted Cataract Surgery

2016· article· en· W2530282783 sur OpenAlexaff
Benjamin Rostami, Jack J. Tian, Nicholas Jackson, Rustum Karanjia, Kenneth Lu

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Ophthalmology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineFemtosecondCapsuleCataract surgeryPosterior capsule opacificationSurgeryOphthalmologyLaserPhacoemulsificationOpticsVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the rates of rapid posterior capsule opacification (PCO) formation in the first 3 months following femtosecond laser-assisted cataract surgery (FLACS) to manual anterior capsulorhexis. METHODS: Retrospective review of 29 cases of FLACS, comparing the rates of PCO in the first 3 months following surgery to 50 consecutive cases of manual anterior capsulorhexis. RESULTS: Seven of the 29 FLACS cases developed PCO requiring capsulotomy at 3 months, while none of the control cases required a capsulotomy over the same time period (p < 0.05). CONCLUSION: There is an increased incidence of early-onset PCO following the use of femtosecond laser in cataract surgery that is otherwise unfounded in manual capsulorhexis. This suggests that the use of a femtosecond laser could increase the risk of this novel postoperative complication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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