Peripheral Blunt Dissection: Using a Microhoe-Facilitated Method for Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty Donor Tissue Preparation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe a modified technique for Descemet membrane donor tissue preparation that facilitates the original Melles stripping technique. METHODS: Descemet membrane is prepared using a Rootman/Goldich modified Sloane microhoe, using a blunt instrument as opposed to a sharp blade or needle and begins dissection within the trabecular meshwork. The trabecular tissue is dissected for 360 degrees, and then Descemet membrane is stripped to approximately 50%. A skin biopsy punch is then used to create fenestration in the cornea, which is used to mark an "F." on the stromal side of Descemet membrane to aid in orientation of the graft. Trephination of the membrane is then performed and stripping is completed. The tissue is stained with 0.06% trypan blue and aspirated into an injector for insertion into the anterior chamber. RESULTS: Before converting to the technique described, 5 of 75 (6.7%) tissues were wasted and 7 of 75 (9.3%) tissues with radial tears were salvaged for use. Since converting to the new technique, only 1 of 171 (0.6%) (P = 0.01) tissues was wasted and 7 of 171 (4.1%) (P = 0.2) tissues with radial tears were salvaged. CONCLUSIONS: The peripheral blunt dissection technique offers an improvement over the technique originally described by Melles et al, as the incidence of tissue wastage and tears is lower, it is easy to learn, has low stress, and is reproducible. Combining this with a stromal surface letter mark ensures correct orientation of the tissue against the corneal stroma of the recipient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».