Résultats réfractifs et facteurs pronostiques de succès du traitement du kératocône par anneaux intracornéens : étude rétrospective sur 75 yeux
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To define the prognostic factors for success and to evaluate the predictability of intracorneal ring segments (ICRS) in the treatment of keratoconus. METHODS: In this retrospective study conducted at the University Hospital of Nantes, Keraring ICRS were implanted in 75 eyes of 65 patients with keratoconus. Best spectacle corrected visual acuity (BSCVA), manifest refraction and corneal topography were analysed. To define prognostic factors, we compared the results of 2 groups: "IMP" (gain of at least 2 lines of BSCVA) and "ROS" (the others). We evaluated the predictability of the nomogram with a mathematical model proposed by Pena-Garcia et al. (IOVS 2012). RESULTS: At 3 months, BSCVA improved from 0.3 to 0.2 logMAR (P<0.05). A total of 61 % of the patients experienced a gain of at least 1 line of BSCVA. Spherical equivalent decreased by 2.32 diopters (D), cylinder decreased by 2.47 D, and maximal keratometry by 2.62 D (P<0.05 for each compared with preoperative values). A total of 90 % of the patients whose BSCVA did not improve achieved a significant refractive improvement. A preoperative BSCVA>0.3 logMAR is a prognostic factor for gain of at least 2 lines of BSCVA (P=1.6E-3). Predictability was fair: only 43 % had a±1D difference from the spherical equivalent predicted by the nomogram. There was no statistically significative difference between gain or loss of BSCVA predicted by the mathematical model and the postoperative results. CONCLUSIONS: ICRS are visually and refractively effective. Predictability could be improved by using mathematical models and knowledge of prognostic factors for success, allowing for better patient selection.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».