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Enregistrement W2789751025 · doi:10.1097/ico.0000000000001564

Outcomes of Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty in Eyes With a Previous Descemet Stripping Automated Endothelial Keratoplasty Graft

2018· article· en· W2789751025 sur OpenAlexaff
Nir Sorkin, Mahmood Showail, Adi Einan‐Lifshitz, Tanguy Boutin, Armand Borovik, Mohammad Kreimei, Amir Rosenblatt, Clara C. Chan, David S. Rootman

Notice bibliographique

RevueCornea · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescemet membraneVisual acuityOphthalmologyRetrospective cohort studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To analyze the outcomes of Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) in eyes with previous Descemet stripping automated endothelial keratoplasty (DSAEK). METHODS: This retrospective interventional case series included 26 eyes (26 patients) that underwent DMEK to replace a previous DSAEK graft with at least 6 months of follow-up. The outcome measures were indications for surgery, best spectacle-corrected visual acuity (BSCVA), endothelial cell density, rebubbling rate, rejection, and failure. RESULTS: Patient age was 71.9 ± 12.6 years. The average follow-up time after DMEK was 15.1 ± 10.6 months. Indications for DMEK were DSAEK graft failure (69%) and a DSAEK suboptimal visual outcome (31%). BSCVA of the entire cohort (n = 26) improved from 1.33 ± 0.78 logMAR preoperatively to 1.04 ± 0.78 and 1.06 ± 0.89 logMAR at 6 months postoperatively and at the last follow-up, respectively (P = 0.019 and P = 0.033). BSCVA among eyes without visual comorbidities (n = 13) improved from 0.84 ± 0.50 logMAR preoperatively to 0.55 ± 0.47 and 0.51 ± 0.49 logMAR at 6 months postoperatively and at final follow-up, respectively (P = 0.023 for both). Of these eyes, 84.6% had improvement in BSCVA at 6 months postoperatively and at last follow-up. In the subgroup of 8 eyes with DMEK for suboptimal visual outcomes after DSAEK, BSCVA improved from 0.81 ± 0.44 to 0.52 ± 0.35 logMAR at final follow-up (P = 0.024). When excluding eyes with visual comorbidities, BSCVA of this subgroup (n = 5) improved from 0.54 ± 0.32 to 0.36 ± 0.25 logMAR at final follow-up (P = 0.038). BSCVA of this subgroup at 6 months postoperatively was not significantly different from preoperative BSCVA, when including visual comorbidities (n = 8, 0.75 ± 0.60 logMAR, P = 0.79) and when excluding visual comorbidities (n = 5, 0.40 ± 0.28 logMAR, P = 0.621). Endothelial cell density decreased from 2753 ± 307 cells/mm to 1659 ± 655 cells/mm 6 months after surgery (39.7% loss, P = 0.005). Three eyes (11.5%) required rebubbling, and 5 eyes (19.2%) had secondary graft failure at 2 to 20 months. CONCLUSIONS: DMEK is effective for replacing previous DSAEK not only for graft failure but also for suboptimal visual outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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