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Enregistrement W2609552207 · doi:10.1097/ico.0000000000001217

Comparison of Femtosecond Laser-Enabled Descemetorhexis and Manual Descemetorhexis in Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty

2017· article· en· W2609552207 sur OpenAlexaff
Adi Einan‐Lifshitz, Nir Sorkin, Tanguy Boutin, Mahmood Showail, Armand Borovik, Murad Alobthani, Clara C. Chan, David S. Rootman

Notice bibliographique

RevueCornea · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOphthalmologyFemtosecondDescemet membraneLaserMedicineCorneaOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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