Posterior Corneal Surface Changes After Pterygium Excision Surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effect of pterygium excision on the posterior corneal surface and analyze the factors associated with those changes. METHODS: A prospective, interventional study including 33 eyes of 31 patients who underwent pterygium excision at the Tel Aviv Medical Center (Tel Aviv, Israel). Exclusion criteria included corneal dystrophy, pseudopterygium, corneal scarring, or previous ocular surgery in the treated eye. Data were obtained by using the Galilei dual Scheimpflug analyzer. Recorded posterior corneal data included steep keratometry, flat keratometry, mean keratometry, corneal astigmatism, best-fit sphere, and the squared eccentricity index (e). Posterior surgically induced astigmatism (SIA) was calculated to demonstrate the astigmatic effect of surgery. Anterior-segment high resolution optical coherence tomography was used to measure pterygium dimensions (depth and horizontal/vertical size). RESULTS: The mean age was 53.7 ± 16.7 years. Posterior corneal SIA was 0.9 ± 1.1 D (P < 0.001) and was significantly correlated with age (r = 0.568, P = 0.002), horizontal pterygium size (r = 0.387, P = 0.046), and preoperative posterior astigmatism (r = 0.688, P < 0.001). In a multivariable analysis, only age (coefficient = 0.010, P = 0.038) and preoperative posterior astigmatism (coefficient = 0.648, P = 0.002) remained significant. Pterygium dimensions were not significantly associated with SIA magnitude. Flat keratometry steepened by 0.5 ± 1.1 D (P = 0.019), mean keratometry steepened by 0.3 ±0.6 D (P = 0.035), posterior astigmatism was reduced by 0.4 ± 1.2 D (P = 0.072), and e decreased by 5.1 ± 17.3 (P = 0.021). CONCLUSIONS: Pterygium excision has a significant astigmatic effect on the posterior corneal surface. The astigmatic effect increases with age and with higher preoperative posterior astigmatism. Pterygium depth and size are not associated with the degree of surgical astigmatic effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».