Comparison of Femtosecond Laser-Enabled Descemetorhexis and Manual Descemetorhexis in Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To introduce a novel method to perform descemetorhexis in Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) using the femtosecond laser and to compare it with Descemet membrane endothelial keratoplasty performed with manual descemetorhexis (M-DMEK). METHODS: A retrospective medical chart review of 2 groups of patients who underwent DMEK surgery combined with cataract surgery secondary to Fuchs corneal endothelial dystrophy and cataract: 17 patients underwent femtosecond laser-enabled descemetorhexis Descemet membrane endothelial keratoplasty (FE-DMEK) and 89 patients underwent DMEK surgery with M-DMEK. Best spectacle-corrected visual acuity, endothelial cell density (ECD), graft detachment rate, and complications were compared. RESULTS: Average age of the 106 patients (64 women and 42 men) was 68 ± 11 years. Postoperative best spectacle-corrected visual acuity was 0.19 ± 0.13 logarithm of the minimum angle of resolution in the FE-DMEK group and 0.35 ± 0.48 logarithm of the minimum angle of resolution in the M-DMEK group (P = 0.218). One day after surgery, there were no significant graft detachments in the FE-DMEK group, compared with 20% graft detachment rate in the M-DMEK group (P = 0.041). Rebubbling was performed in 17% of eyes in the M-DMEK group compared with none in the FE-DMEK group (P = 0.066). The mean endothelial cell count in the FE-DMEK and M-DMEK groups at 6 months after surgery were 2105 ± 285 cells per square millimeter (24% cells loss) and 1990 ± 600 cells per square millimeter (29% cells loss), respectively (P = 0.579). CONCLUSIONS: FE-DMEK shows efficacy similar to that of M-DMEK with apparently less graft detachment and reduced need for rebubbling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle