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Enregistrement W2776953568 · doi:10.5693/djo.01.2009.003

High myopia as a risk factor for post-LASIK ectasia: a case report

2009· article· en· W2776953568 sur OpenAlexaff
Mona Harissi‐Dagher

Notice bibliographique

RevueDigital Journal of Ophthalmology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratoconusEctasiaKeratometerMedicineLASIKOphthalmologyCorneal topographyRisk factorCorneaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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