Outcomes of Ipsilateral Simple Limbal Epithelial Transplantation, Tenonectomy, Mitomycin and Amniotic Membrane Transplantation for Treatment of Recurrent Pterygium
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report on the outcomes of recurrent pterygium treated by ipsilateral simple limbal epithelial transplantation (SLET), mitomycin, tenonectomy, and amniotic membrane transplantation. METHODS: A retrospective, interventional study was conducted including all patients with recurrent pterygium who underwent SLET surgery under a single surgeon using ipsilateral donor tissue with a minimum 6-month follow-up at Toronto Western Hospital, Canada. Outcome measures included the following: recurrence rates, best spectacle-corrected visual acuity, and postoperative complications. RESULTS: Ten eyes of 10 patients, aged 60.7 ± 18.5 years (range 23-79) with a mean follow-up time of 15.2 ± 10.0 months of which 50% (n = 5) were men, were included. Eight eyes (80%) had a history of 2 or less pterygium operations. Two patients had 3 and 5 previous pterygium operations, respectively. Concurrent limbal stem cell disease was noted in 6 eyes (60%). Average number of pterygium recurrences per eye was 1.9 ± 1.3 (range 1-5). Mean pre-op best-corrected visual acuity was 0.5 LogMAR (Snellen equivalent 20/60, range 20/20 to counting fingers). Best-corrected visual acuity remained the same or improved in 6 eyes (60%). Recurrence was noted in 1 eye (10%) with a history of 5 previous pterygium excisions and remained stable at the last follow-up. No patients required a second operation. CONCLUSIONS: Ipsilateral SLET with mitomycin, tenonectomy, and amniotic membrane transplantation is a novel technique to address recurrent pterygium. Concurrent limbal stem cell diseases are often present. Initial results demonstrate low recurrence. Visual improvement is modest. Stabilization of the ocular surface to improve vision is possible.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».