Characterization of postoperative “fibrin web” formation after canine cataract surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the occurrence and associated factors for "fibrin web" (FW) formation following phacoemulsification in dogs. METHODS: A retrospective review of medical records of all dogs undergoing phacoemulsification (MU-Veterinary Health Center, 2014-2018) was conducted to associate FW formation with signalment, systemic co-morbidities, cataract stage, surgeon (resident vs faculty), phacoemulsification time, IOL, and intracameral injections including viscoelastic type. Both univariate and multivariate statistical analyses were performed to evaluate associations among variables with FW formation. RESULTS: Data from 398 eyes on 201 dogs were included; 4 left eyes (4 dogs) developed presumptive endophthalmitis and were excluded from further analysis. Forty-eight eyes did not have cataract surgery. Hence, 350 eyes on 201 dogs were included in the analyses. Among these, 84 eyes (59 dogs) developed a FW. Univariate analyses showed that the odds of FW increased with age and phacoemulsification time. Additionally, FW web was associated lens type, lens brand, and viscoelastic type. Multivariate analyses showed that when comparing lens types in combination with a particular viscoelastic, viscoelastic impacted the estimated prevalence of FW formation the most. In contrast, when the data were analyzed by lens brand, lens brand impacted prevalence more than viscoelastic type. Diabetes mellitus was not associated with FW formation. CONCLUSIONS: Based on the available data, intraocular lens implantation, viscoelastic type, dog age, and phacoemulsification time were associated with FW formation. Diabetes mellitus, gender, cataract stage, surgeon, intracameral injections other than viscoeleastic, and intra- and postoperative complications were not associated with FW formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».