MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2942549570 · doi:10.1186/s13643-019-1004-x

Protocol for a systematic review, meta-analysis, and trial sequential analysis of clinical outcomes following accelerated versus conventional corneal collagen cross-linking for corneal ectasia

2019· article· en· W2942549570 sur OpenAlexaff
Siddharth Nath, Carl Shen, Alex Koziarz, Laura Banfield

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEctasiaCorneal collagen cross-linkingCorneaOphthalmologyMeta-analysisKeratoconusCorneal diseaseProtocol (science)SurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagen cross-linking (CXL) is an evolving procedure that enhances the biomechanical rigidity of the cornea and can slow or halt ectatic disease. CXL requires delivery of 5.4 J/cm 2 of ultraviolet A (UVA) radiation to a cornea saturated with riboflavin in order to induce cross-link formation. The conventional CXL procedure achieves this fluence by exposing the cornea to a 3 mW/cm 2 UVA lamp for 30 min; however, some surgeons have proposed accelerated protocols which achieve the same fluence in a shorter period of time by using a higher power light source. Whether accelerated protocols are as effective in arresting ectasia as the established conventional procedure remains unclear. Accordingly, this study will systematically review and synthesise the evidence on accelerated CXL and compare it to the conventional approach across an array of clinical outcomes. We will search 16 electronic databases, including MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library, from inception to February 1, 2019. We will include all randomised controlled trials comparing accelerated and conventional CXL for any corneal ectatic disease. Two reviewers will independently screen search results to identify eligible articles, complete data collection, and conduct quality assessment. The quality of individual trials will be assessed using the Cochrane Collaboration’s Risk of Bias Assessment Tool. Our primary outcome will be the change in maximal keratometry ( K max ) at 12 months following treatment. Additional outcomes will include: incidence of disease progression, incidence of serious adverse events, as well as change in K max at longest follow-up, mean stromal demarcation line depth, mean uncorrected distance visual acuity, mean corrected distance visual acuity, mean K max , mean endothelial cell density, mean central corneal thickness, mean spherical equivalent, mean intraocular pressure, and mean corneal power, at 12 months following treatment. We will calculate relative risks and 95% confidence intervals (CIs) for dichotomous outcomes and weighted mean differences and corresponding 95% CIs for continuous outcomes. Prespecified subgroup analyses will be performed to investigate heterogeneity. We will rate the overall quality of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. This review will provide a comprehensive evaluation of the evidence on accelerated and conventional CXL approaches and serve to inform clinical practice, medical device design, and future research. Evaluating variations of the CXL protocol aimed at reducing treatment duration is of critical importance and a prerequisite to expanding treatment availability to more patients. PROSPERO CRD42018104151

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0380,028
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0120,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,008

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSystematic ReviewsMême sujetCorneal surgery and disordersTravaux en français237 207