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Enregistrement W2909838604 · doi:10.1371/journal.pone.0210205

Effect of anterior capsule polish on visual function: A meta-analysis

2019· review· en· W2909838604 sur OpenAlexaboutno aff
Mengyao Han, Ai-Hua Yu, Jing Yuan, Xiaojun Cai, Jiangbo Ren

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWuhan University
Mots-clésJadad scaleCapsuleMedicineMeta-analysisOphthalmologyOdds ratioVisual acuityRandomized controlled trialCohort studySurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the relationship between anterior capsule polish and visual function. METHODS: Data were obtained from Pubmed, Embase, Web of Science, WanFang, VIP and CNKI up to the end of May 2018, without any date or language restrictions for trials. The modified Jadad scale and the newcastle-ottawa scale were used to assess the quality of included studies. Uncorrected visual acuity (UCVA) and posterior capsule opacification (PCO) were used as outcome variables. Data on anterior capsule polish were pooled using weighted, random-effect meta-analysis. RESULTS: One randomized controlled trial and 4 observational cohort studies involving 2533 patients were included in the analyses. There was a statistically significant difference of UCVA (OR 1.92, 95% CI 1.41-2.61) between the polish group and the control group, indicating that anterior capsule polish improved UCVA. Further studies with continuous data also suggested that anterior capsule polish was associated with good UCVA (MD 0.11, 95% CI 0.06-0.16). Posterior capsule opacification rate for 1-year or longer follow-up were extracted for 2561 eyes in 3 studies. Posterior capsule opacification rate was lower in the anterior capsule polish group according to summary odds ratio on PCO rate (OR 0.42 95% CI 0.24-0.73). CONCLUSIONS: Anterior capsule polish prevents complication of modern cataract surgery and benefits on visual function in short term follow-up period.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
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)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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