Three-Year Outcome Comparison Between Femtosecond Laser-Assisted and Manual Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle