Ten-year safety follow-up and post-explant analysis of an anterior chamber phakic IOL
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess endothelial cell loss (ECL) rate and collect safety data in patients with AcrySof L-series Cachet phakic intraocular lens (pIOL) up to 10 years post-implantation. SETTING: Clinical settings in the United States, European Union, and Canada. DESIGN: Nonrandomized, observational, open-label safety study. METHODS: Central and peripheral endothelial cell density was evaluated and compared with 6-month post-implantation baseline. Nonlinear analysis was performed to identify factors affecting post-explantation ECL. Additional evaluations included uncorrected visual acuity (UCVA), corrected distance visual acuity (CDVA), adverse device effects (ADEs), and serious adverse events (SAEs). RESULTS: The study included 1123 implanted eyes (mean age, 37.5 years). At 10 years, mean central and peripheral ECL was 16% (1.7% annualized). Explantations were performed in 10% of eyes (n = 136/1323). For eyes with pIOL explantation because of ECL (7%), annualized ECL rate post-explantation was numerically lower compared with the overall rate in eyes that underwent explantation for any reason (annualized rate, -1.65% vs -2.03%, respectively; n = 96) and compared with pre-explantation ECL. Mean ± SD CDVA and UCVA were -0.12 ± 0.11 and 0.03 ± 0.22 logarithm of the minimum angle of resolution, respectively. Common ocular ADEs included ECL (10%), pIOL extraction (9%), iris adhesion (7%), and pupillary deformity (2%). Common SAEs included pIOL extraction (11%), ECL (9%), and iris adhesions (8%). CONCLUSIONS: Cachet pIOLs were associated with long-term ECL in some cases. Overall, only 10% of all implanted eyes underwent explantation during 10-year follow-up. In patients requiring explantation because of ECL, the annualized ECL rates decreased post-explantation in some eyes. Continued monitoring of patients regardless of explantation is recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».