MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2738118591 · doi:10.1097/ico.0000000000001288

Simple Preoperative Ink Test as a Novel Adjunct to Intrastromal Keratopigmentation for Post-laser Peripheral Iridotomy Dysphotopsias

2017· article· en· W2738118591 sur OpenAlexaff
Stephan Ong Tone, Daniel Q. Li, Zach Ashkenazy, Armand Borovik, Allan R. Slomovic, David S. Rootman, Clara C. Chan

Notice bibliographique

RevueCornea · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOphthalmologyPeripheralIRIS (biosensor)AdjunctSurgeryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe a simple preoperative ink test as a novel adjunct to intrastromal keratopigmentation for post-laser peripheral iridotomy (LPI) dysphotopsias. METHODS: A surgical marking pen is applied to the area over a peripheral iridotomy before intrastromal keratopigmentation. The patient can then assess whether there is any improvement in their symptoms of dysphotopsias. Manual intrastromal keratopigmentation can then be performed using a crescent blade into the clear cornea at 50% depth and tunneled centrally to create a pocket ensuring that the peripheral iridotomy is fully occluded. The crescent blade is coated with an alcohol-based commercially available black tattoo pigment, and the pocket is filled. RESULTS: We have used the preoperative ink marker test on 5 eyes in patients with post-LPI (4 temporal and 1 superior) dysphotopsias before performing intrastromal keratopigmentation, with good patient satisfaction. Patients report immediate symptomatic relief after the procedure. This ink marking technique can also be extended to help identify which iris defect is symptomatic in patients with multiple iris defects. CONCLUSIONS: The preoperative ink test before intrastromal keratopigmentation is a novel adjunct to the treatment of post-LPI dysphotopsias.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,726

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorneaMême sujetIntraocular Surgery and LensesTravaux en français237 207