Rate of retinal tear and detachment after neodymium:YAG capsulotomy
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 determine the rate of retinal tear and retinal detachment (RD) after neodymium:YAG (Nd:YAG) laser capsulotomy for posterior capsule opacification (PCO) after cataract surgery. SETTING: Province-wide outpatient and hospital settings, Alberta, Canada. DESIGN: Database study. METHODS: Eleven years of billing records data were collected to assess the rate of retinal tear and/or RD after Nd:YAG laser capsulotomy. A period of 90 days from Nd:YAG was considered the at-risk period, although statistics for 10 years of data were included in the study. Risk was calculated as a rate (%) of retinal tear or RD after Nd:YAG laser capsulotomy. RESULTS: The study comprised 92 654 discrete billing records yielding 73 586 ocular procedures for the analysis of the rate of retinal tear and/or RD after Nd:YAG laser capsulotomy. There were 67 287 Nd:YAG capsulotomies for PCO performed during the study. The 90-day risk for retinal tear after Nd:YAG was 0.21%; 720 retinal tears occurred in the study population at some point after the procedure. The rate of RD was 0.60%, with 2219 RDs occurring at some point after Nd:YAG capsulotomy. The cumulative risk for retinal tear or detachment at 3, 6, 9, and 12 months was 0.21%, 0.30%, 0.36%, and 0.43% and 0.60%, 0.96%, 1.19%, and 1.39%, respectively. The rates of retinal tear and detachment varied significantly between age categories. CONCLUSIONS: There was an increased risk for RD in the first 5 months after Nd:YAG, with a return to a baseline plateau thereafter. As such, the rate of retinal tear after Nd:YAG capsulotomy at 5 months was 0.29%, whereas the rate of RD was 0.87%.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle