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Enregistrement W2920997279 · doi:10.1097/ico.0000000000001910

Management of Descemet Membrane's Folds After Deep Anterior Lamellar Keratoplasty: Descemet Membrane—Tucking Technique

2019· article· en· W2920997279 sur OpenAlexaff
Alberto Neri, Antonio Moramarco, Alfonso Iovieno, Luigi Fontana

Notice bibliographique

RevueCornea · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratoconusMedicineDescemet membraneOphthalmologyCornea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe a surgical maneuver that allows for correction of central Descemet membrane (DM) folds at the end of a deep anterior lamellar keratoplasty (DALK) procedure. We term the present technique "DM tucking." METHODS: A blunt tip spatula is introduced vertically into the trephination cut, 90 degrees away from the main direction of the DM folds, and advanced until it touches the host layer. Gentle pressure is applied, resulting in tucking of the redundant host layer toward the periphery. The tucking maneuver is repeated at different clock hours until a regular graft-host interface is obtained. RESULTS: We applied the present technique to several DALK procedures performed for keratoconus, and found it to be safe and effective. CONCLUSIONS: DALK is the procedure of choice for the surgical treatment of corneal stromal diseases with a healthy endothelium, such as keratoconus. DM folds are a possible complication after DALK in patients with advanced corneal ectasia, arising from the compression of the redundant host DM by the donor graft, once it is sutured to the recipient. DM folds after DALK, when they involve the visual axis, cause permanent visual disturbances DM tucking allows the displacement of the central DM folds toward the graft margin, where they do not affect the patient's quality of vision.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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