Cyclodialysis cleft repair: A multi‐centred, retrospective case series
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: There is a paucity of evidence analysing the treatment of cyclodialysis clefts. BACKGROUND: We describe outcomes following the treatment of this rare condition at six centres internationally. DESIGN: Retrospective case series. PARTICIPANTS: Thirty-six patients with a cyclodialysis cleft from 2003 to 2017 were recruited. METHODS: Clefts were treated with cycloplegic agents, laser therapy and/or surgery. MAIN OUTCOME MEASURES: Postoperative best recorded visual acuity (BRVA), intraocular pressure (IOP) and the rate of cleft closure. RESULTS: The mean age was 45 ± 17 years and 29 (80.6%) patients were male. One eye (2.8%) received only medical therapy, 5 (13.9%) received laser, 14 (38.9%) underwent surgery after laser failure and 16 (44.4%) eyes received exclusively surgery. Over 80% of eyes had a BRVA improvement of more than two lines. Closure was attained in 30 eyes (93.8%; n = 32), with postoperative stabilized IOP ≥ 12 mmHg in 29 eyes (80.6%; n = 36) and postoperative BRVA ≤20/50 in 20 eyes (58.8%; n = 34). Improved postoperative BRVA was related to better preoperative BRVA (P = 0.006) and preoperative IOP ≥ 4 mmHg (P = 0.03). There was no significant difference between treatment approach for IOP ≥ 12 mmHg (P = 0.85) or postoperative BRVA ≤20/50 (P = 0.80). Only two eyes at last follow-up required IOP lowering medication. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: There was a high closure rate with most eyes eventually requiring surgery. Clinically significant improvements in BRVA were found in most eyes. Improved postoperative BRVA was significantly related to better preoperative BRVA and IOP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».