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Enregistrement W2939324057 · doi:10.1097/ico.0000000000001956

Three-Year Outcome Comparison Between Femtosecond Laser-Assisted and Manual Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty

2019· article· en· W2939324057 sur OpenAlexaffabout
Nir Sorkin, Zale Mednick, Adi Einan‐Lifshitz, Tanya Trinh, Gisella Santaella, Alexandre Telli, Clara C. Chan, David S. Rootman

Notice bibliographique

RevueCornea · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescemet membraneOphthalmologyVisual acuityVitrectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate 3-year outcomes of femtosecond laser-assisted Descemet membrane endothelial keratoplasty (F-DMEK) compared with manual Descemet membrane endothelial keratoplasty (M-DMEK) in patients with Fuchs endothelial corneal dystrophy (FECD). METHODS: A retrospective, interventional study, including eyes with FECD and cataract that underwent either F-DMEK or M-DMEK combined with cataract extraction at either the Toronto Western Hospital or Kensington Eye Institute, and that had at least 18 months' follow-up was conducted. EXCLUSION CRITERIA: complicated anterior segments, previous vitrectomy, previous keratoplasty, corneal opacity, or any other visually significant ocular comorbidity. RESULTS: Included were 16 eyes of 15 patients in the F-DMEK group (average follow-up 33.0 ± 9.0 months) and 45 eyes of 40 patients in the M-DMEK group (average follow-up 32.0 ± 7.0 months). There were no issues with the creation of femtosecond descemetorhexis (in the F-DMEK group)-all descemetorhexis cuts were complete. Best spectacle-corrected visual acuity improvement did not differ significantly between the groups at 1, 2, and 3 years (P = 0.849, P = 0.465 and P = 0.936, respectively). Rates of significant detachment in F-DMEK and M-DMEK were 1 of 16 eyes (6.25%) and 16 of 45 eyes (35.6%) (P = 0.027). Rebubbling rates were 1 of 16 eyes (6.25%) and 15 of 45 eyes (33.3%) (P = 0.047). Cell-loss rates following F-DMEK and M-DMEK were 26.8% and 36.5% at 1 year (P = 0.042), 30.5% and 42.3% at 2 years (P = 0.008), 37% and 47.5% at 3 years (P = 0.057), respectively. Graft failure rate was 0% in F-DMEK and 8.9% in M-DMEK (all were primary failures; P = 0.565). CONCLUSIONS: F-DMEK showed good efficacy with reduced detachment, rebubble, and cell-loss rates, compared with M-DMEK.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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