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Enregistrement W2884242516 · doi:10.1016/j.ajoc.2018.07.006

Simple limbal epithelial transplantation for recurrent pterygium: A case series

2018· article· en· W2884242516 sur OpenAlexaff
Zale Mednick, Tanguy Boutin, Adi Einan‐Lifshitz, Nir Sorkin, Allan R. Slomovic

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology Case Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPterygiumMedicineComplicationSurgeryTransplantationTreatment modality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Pterygium recurrence is a common complication of pterygium removal. Multiple surgical and medical approaches have been utilized to reduce recurrence rates. The present case series proposes a novel way to treat recurrent pterygia, by using the simple limbal epithelial transplantation (SLET) technique. OBSERVATIONS: The cases of four patients who presented with recurrent pterygium were reviewed. In all four of the cases reported, the SLET procedure went without complication. There were no significant recurrences at each of the patient's most recent follow-up visits. CONCLUSIONS AND IMPORTANCE: This is the first report of SLET being used as a treatment modality for recurrent pterygium. Further studies are required to more reliably demonstrate the utility of the procedure in this clinical circumstance, but our results are encouraging that in select patients, this may be a viable option in treating aggressive recurrent pterygia.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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.

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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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