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Enregistrement W2885789025 · doi:10.1177/2474126418786629

Pneumatic Vitreolysis for the Treatment of Symptomatic Vitreomacular Traction: A Prospective Pilot Study

2018· article· en· W2885789025 sur OpenAlexaff
Matthew Frederick Anderson, Itay Magal, Anna L. Ells, Michael Fielden, Geoff Williams, Amin Kherani

Notice bibliographique

RevueJournal of VitreoRetinal Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual acuityOphthalmologyProspective cohort studyOptometrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to determine the efficacy of pneumatic vitreolysis in the treatment of symptomatic focal vitreomacular traction (VMT). Methods: Patients choosing intravitreal gas injection as their preferred treatment for symptomatic VMT were invited to participate in this prospective study; 0.3 mL of perfluoropropane gas was injected. Optical coherence tomography was performed pre-and postprocedure to determine the proportion of eyes showing release of VMT. Results: Nine eyes of nine participants were included in the study, with a mean follow-up of 5.0±1.8 months. Gas injection resulted in the release of VMT in 7 of 9 eyes (78%) during the course of the study. Both eyes in which the VMT failed to release also showed an improvement in central macular anatomy. Mean visual acuity improved from logarithm of the minimum angle of resolution (logMAR) 0.33±0.14 (Snellen equivalent, ∼20/42) to logMAR 0.24±0.21 (Snellen, ∼20/35) at final follow-up ( P = .03); 8 of 9 patients (89%) reported a subjective improvement in their presenting symptoms and/or vision during the study period. The mean maximum foveal thickness of 480 ± 22 μm at baseline reduced to 282 ± 94 μm by the time of the final visit ( P = .002). Two patients had retinopexy for retinal breaks/suspect breaks. Conclusions: Pneumatic vitreolysis is an effective treatment for symptomatic VMT and may offer cost savings for patients and/or health services.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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