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Enregistrement W2570374987 · doi:10.1097/ico.0000000000001114

Corneal Densitometry as a Tool to Measure Epithelial Ingrowth After Laser In Situ Keratomileusis

2017· article· en· W2570374987 sur OpenAlexaff
Daniel Adran, Louis Vaillancourt, Mona Harissi‐Dagher, Jonathan N. Kruh, Zeba A. Syed, Steven E. Robinson, Samir A. Melki

Notice bibliographique

RevueCornea · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDensitometryLASIKKeratomileusisOphthalmologyMedicineCorneaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study evaluates the correlation between corneal densitometry and epithelial ingrowth (EI) after laser in situ keratomileusis (LASIK). METHODS: Corneal densitometry of 3 patients who developed EI after LASIK was measured with the Oculus Pentacam. Corneal densitometry readings of each patient were obtained preoperatively and postoperatively after ingrowth was discovered. Densitometry was recorded at the central nest of opacity and at the leading edges of EI. RESULTS: For all patients, the most severe stages of EI observed on slit-lamp photographs correlated with the highest densitometry readings, with peak densitometry ranging from 73.3 to 95.1. These values were much higher than preoperative densitometry readings, which ranged from 21.8 to 27.2. In 2 cases, the Pentacam densitometry map revealed progression of EI toward the visual axis that was only faintly detectable or not detectable at all on the corresponding slit-lamp photographs. CONCLUSIONS: Corneal densitometry seems to be an objective measure of the severity and progression of EI after LASIK.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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