AB083. Intraocular lens biocompatibility: a novel, objective approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding factors that contribute to posterior capsular opacification (PCO) development is a significant public concern as treatment can lead to complications. In order to prevent PCO, a better understanding of intraocular lens (IOL) characteristics, including design and material, and patient interaction is required. Herein, we performed a retrospective multivariable analysis to determine which factors (IOL and patient based) were least likely to result in PCO. Methods: One hundred eighty post-mortem eyes with implanted IOLs were collected from the Minnesota Eye Bank, along with clinical history, including date of cataract surgery and IOL model number. The capsular bag (CB) with the IOL implant was removed from all eyes to obtain digital images. PCO outcome was quantified on CB images using an objective, automated custom image analyzer (Medical Parachute Automated Detector Opacification Software). The software measured intensity and area of the opacification within the IOL optic edge, intra-optic edge (IOE = intensity/area), and in Soemmering’s ring (SR = intensity/area). Epidemiologic analysis assessed which IOL characteristics and patient-related factors correlated with PCO. IOL factors included material, edge design, lens filter, company, IOL model, decentration and time from cataract surgery to death. Patient factors included sex, age and diabetes, among others. Results: Multivariate analyses showed non-diabetic patients had less PCO (P=0.05). Individuals 50–80 years old compared to 80+ had lower SR PCO (P=0.04). Non-blue light filter IOLs had lower SR and IOE PCO compared to filter IOLs (P=0.03, 0.001). Square and frosted optic edge design had lower SR and IOE PCO rates compared to OptiEdge and round optic edge design (P=0.002, 0.02). The IOL model that had the least PCO was the ZA9003 model, but this was only significant for SR and not IOE PCO (P=0.04). Adjusting for patient-factors, IOL lens model was no longer a confounding factor for PCO. Patients with an IOL implanted for <7 years had lower SR PCO, whereas lower IOE PCO was only seen in implants <4 years old (P=0.0001, 0.04). Conclusions: In order to generate a lens that does not develop PCO, it is critical to understand the IOL- and patient-related factors that lead to PCO development. Based on our data, the most susceptible patients are elderly and diabetic, and it may be preferable to implant a square and frosted edge lens without blue-light filtering in this cohort.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».