Indications for eye removal over a 13-year period at an ophthalmology referral center in São Paulo, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE:: To analyze the indications and types of eye removal at Latin America's highest-volume ophthalmic reference center in São Paulo, Brazil. METHODS:: A retrospective analysis was conducted of surgical pathological reports in the electronic database of the Ophthalmology Department of the Universidade Federal de São Paulo Hospital of patients who underwent eye-removal procedures between January 2000 and December 2012. RESULTS:: A total of 412 cases met the inclusion criteria for this study. The most common indications for eye removal were ocular melanoma and retinoblastoma, representing 35.4% and 31.1% of the total cases, respectively. Other frequent indications included endophthalmitis (6.3%), nonspecific inflammation (4.1%), squamous cell carcinoma (3.6%), panophthalmitis (3.4%), and phthisis bulbi (1.2%). The remaining indications accounted for 14.8% of all cases, with each accounting for <1% of the total cases. Enucleation was the most common eye-removal procedure seen in our study. CONCLUSIONS:: The two most common indications for eye removal were ocular melanoma and retinoblastoma. Alternative treatment options are effective in limiting the need for eye removal but are constrained by our public center's so cioeconomic context.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».