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Enregistrement W2944091696 · doi:10.1097/ico.0000000000001993

Comparison of Descemet Stripping Automated Endothelial Keratoplasty and Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty in the Treatment of Failed Penetrating Keratoplasty

2019· article· en· W2944091696 sur OpenAlexaff
Adi Einan‐Lifshitz, Zale Mednick, Avner Belkin, Nir Sorkin, Sara Alshaker, Tanguy Boutin, 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 acuitySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the outcomes of Descemet stripping automated endothelial keratoplasty (DSAEK) with Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) for the treatment of failed penetrating keratoplasty (PKP). METHODS: This is a retrospective chart review of patients with failed PKP who underwent DMEK or DSAEK. The median follow-up time for both groups was 28 months (range 6-116 months). Data collection included demographic characteristics, number of previous corneal transplants, previous glaucoma surgeries, best-corrected visual acuity, endothelial cell density, graft detachment and rebubble rate, rejection episodes, and graft failure. RESULTS: Twenty-eight eyes in the DMEK group and 24 eyes in the DSAEK group were included in the analysis. Forty-three percent of eyes in the DMEK group and 50% of eyes in the DSAEK group had to be regrafted because of failure (P = 0.80). The most common reason for failure was persistent graft detachment (58%) in the DMEK group and secondary failure (58%) in the DSAEK group; hence, the time between endothelial keratoplasty and graft failure differed significantly between the groups (P = 0.02). Six eyes (21%) in the DMEK group and 7 eyes (29%) in the DSAEK group developed graft rejection (P = 0.39). Rejection was the cause of failure in 67% and 71% in the DMEK and DSAEK groups, respectively. The best-corrected visual acuity 6 months after surgery was better in the DMEK group compared with the DSAEK group (P = 0.051). CONCLUSIONS: Both DSAEK and DMEK have a role in treating PKP failure. Primary failure due to persistent graft detachment was significantly higher in the DMEK group, although the overall failure rate in the medium term was similar.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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