Effect of tobacco smoking on outcomes of trabeculectomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effect of tobacco smoking on trabeculectomy outcomes. METHODS: Charts of patients with glaucoma who underwent trabeculectomy performed by a single surgeon between 2007 and 2016 were retrospectively reviewed. Charts were screened for a documented history of smoking status before surgery. Demographic and clinical preoperative variables were recorded. Based on smoking history, subjects were divided into two groups: smokers and nonsmokers. Any bleb-related interventions (e.g., 5-flourouracil injections ± laser suture lysis) or bleb revision performed during the postoperative period were noted. Success was defined as an intraocular pressure >5 mmHg and <21 mm Hg without (complete success) or with (qualified success) the use of ocular hypotensive medications. Failure was identified as a violation of the criteria mentioned above. RESULTS: A total of 98 eyes from 83 subjects were included. The mean age of the subjects was 70.7 ± 11.09 years, and 53% (44/83) were female. The most common diagnosis was primary open-angle glaucoma in 47 cases (47.9%). The smokers Group included 30 eyes from 30 subjects. When compared with nonsmokers, smokers had a significantly worse preoperative best-corrected visual acuity (p=0.038), greater central corneal thickness (p=0.047), and higher preoperative intraocular pressure (p=0.011). The success rate of trabeculectomy surgery at 1 year was 56.7% in the smokers Group compared with 79.4% in the Group nonsmokers (p=0.020). Smoking presented an odds ratio for failure of 2.95 (95% confidence interval, 1.6-7.84). CONCLUSION: Smokers demonstrated a significantly lower success rate 1 year after trabeculectomy compared with nonsmokers and a higher requirement for bleb-related interventions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».