Population-based analysis of intraocular lens exchange and repositioning
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the incidence and trends in intraocular lens (IOL) repositioning, exchange, and explantation. SETTING: Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada. DESIGN: Population-based retrospective data analysis. METHODS: Service claims from 2000 to 2013 were analyzed for the total yearly number of IOL repositionings, exchanges, and explantations in Ontario, Canada, including the number of surgeons performing them by subspecialty. The 5-year incidence proportion of secondary IOL surgery for patients who had cataract surgery in 2000 and 2009 was calculated and then stratified by sex, age, and year of second surgery. RESULTS: Of the 1252 secondary procedures performed in 2013 (75.6% increase from 2000), 43.2% were repositionings without suturing, 31.6% were exchanges without suturing, 10.5% were sutured repositionings, 7.0% were sutured exchanges, and 7.7% were explantations. The incidence proportion of risk for secondary IOL surgery was 0.93% from 2000 to 2004, which decreased to 0.78% from 2009 to 2013 (16.4% decrease; odds ratio, 0.83; 95% confidence interval [CI], 0.72-0.94; P < .001). Patients who had these procedures were 1.56 times more likely to be men (95% CI, 1.39-1.76; P < .001) and 1.52 times more likely to be younger than 65 years (95% CI, 1.33-1.73; P < .001). From 2000 to 2013, sutured repositionings and explantations increased by 568% and 531%, respectively, whereas exchanges without suturing decreased by 22.6%. In 2013, 11.6% of surgeons performed 52.0% of all secondary IOL surgeries. CONCLUSIONS: Although the absolute number of secondary IOL procedures increased from 2000 to 2013, the 5-year risk for surgery decreased. A large proportion of the surgeries was performed by a small number of surgeons, which suggests subspecialization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».