ECTOPIC INNER FOVEAL LAYER CLASSIFICATION SCHEME PREDICTS VISUAL OUTCOMES AFTER EPIRETINAL MEMBRANE SURGERY
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the ectopic inner foveal layer (EIFL) staging scheme as a visual prognostic factor for patients undergoing epiretinal membrane (ERM) surgery. METHODS: Retrospective study of 88 pseudophakic patients with diagnosis of idiopathic ERM who underwent ERM surgery with a minimum follow-up of 12 months. Preoperative and postoperative EIFL staging was correlated with the final best-corrected visual acuity (BCVA). As a secondary outcome, evaluation of the proportion of patients achieving final best-corrected visual acuity ≥20/40 in each stage was assessed. RESULTS: Based on the EIFL staging scheme, of 88 pseudophakic eyes analyzed, 24 (27.4%) were diagnosed as Stage 2 ERM, 45 (51.1%) as Stage 3 ERM, and 19 (21.5%) as Stage 4 ERM preoperatively. At the final follow-up visit, 70.8% of eyes with Stage 2 showed an improvement in EIFL staging scheme, while 68% of eyes in Stage 3 and 4 remained the same. The final best-corrected visual acuity significantly improved with all EIFL stages (P = <0.05). However, earlier stages were associated with better visual outcomes both preoperatively and postoperatively (Stage 2 > Stage 3 > Stage 4 P < 0.001). Final best-corrected visual acuity ≥20/40 was reached in 91.7% of eyes with Stage 2, 42.3% with Stage 3, and 5.2% with Stage 4. CONCLUSION: The EIFL staging scheme is an easy, fast, and reproducible method to evaluate visual prognosis with ERM surgery. Surgery on Stage 2 ERM results in significantly better visual outcomes and a greater chance of reversibility in anatomical changes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».