High myopia as a risk factor for post-LASIK ectasia: a case report
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the case of a patient developing corneal ectasia following LASIK for the correction of myopic astigmatism. MATERIALS AND METHODS: A 39-year-old man underwent bilateral uneventful LASIK for myopic astigmatism of -10.25 -1.75 ×040 OD and -8.00 -2.50 ×005 OS. Preoperative corneal pachymetry was 542 micrometers OD and 543 micrometers OS. Preoperative corneal topography showed bilateral oblique bow-tie patterns. Central keratometry measurements were 45.12 D @ 124 / 43.87 D @ 34 OD and 44.87 D @ 78 / 43.12 D @ 168 OS. Keratoconus or forme fruste keratoconus were not present preoperatively. RESULTS: The residual stromal bed was 314 micrometers OD and 295 micrometers OS. Increasing astigmatism was documented progressively after LASIK. Central keratometry and topography were performed with evidence of ectasia OD at 17 months post-operatively and early evidence of ectasia OS at last follow-up of 58 months. CONCLUSION: High myopia appears to be a predisposing factor in this patient. High myopia may need to be considered as an ectasia risk factor independent of amount of ablation or residual stromal bed thickness and in the absence of forme fruste keratoconus. The possibility remains that ectasia was due to an unidentified risk factor or an intrinsic corneal problem with this patient's right eye.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».