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Enregistrement W3108176678 · doi:10.5336/ophthal.2019-71916

Sutureless Intraskleral Intraocular Lens Fixation Follow up Results

2020· article· en· W3108176678 sur OpenAlexaff
İbrahim Ethem Ay, Ahmet Burak Bilgin

Notice bibliographique

RevueTurkiye Klinikleri Journal of Ophthalmology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensCanadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç: Bu çalışmada, sütürsüz intraskleral göz içi lens fiksasyonu uygulanan olguların takip sonuçları çeşitli yönleriyle irdelenerek tartışılmaktadır. Gereç ve Yöntemler: Bu retrospektif çalışmaya Mart 2017-Şubat 2018 tarihleri arasında sütürsüz intraskleral göz içi lens fiksasyonu uygulanan 20 hastanın 21 gözü dahil edildi. En iyi düzeltilmiş görme keskinliği, korneal astigmatizma, göz içi lens dislokasyonu, intravitreal hemoraji, göz içi basıncı yüksekliği, kistoid makula ödemi, retina dekolmanı ve endoftalmi gibi postoperatif komplikasyonlar açısından olgular değerlendirildi. Bulgular: En iyi düzeltilmiş görme keskinliği tüm gözlerde artmış olup, ortalama en iyi düzeltilmiş görme keskinliği preoperatif dönemde 1,67±0,18 (3,10-0,22) logMAR iken, postoperatif dönemde 0,47±0,08 (1,60- 0,00) logMAR olarak bulundu (p<0,003). Korneal topografi ölçümleri ile preoperatif korneal astigmatizma değeri ortalama 1,38±0,26 D (0,25-2,75) ve postoperatif korneal astigmatizma değeri ortalama 1,53±0,18 D (0,25-3,50) bulundu (p=0,045). Üç (%14) olguda göz içi lens revizyon cerrahisini gerektiren ve bir (%4) olguda vitreus içi hemoraji nedeniyle vitrektomi cerrahisi gerektiren komplikasyon tespit edildi. Üç (%14) olguda göz içi basıncı artışı ve dört (%19) olguda kistoid maküla ödemi tespit edildi. Postoperatif endoftalmi ve retina dekolmanı gözlenmedi. Sonuç: Sütürsüz skleral göz içi lens implantasyonu cerrahisi konvansiyonel yöntemlerle kıyaslandığında daha az invaziv ve sütüre bağlı komplikasyonların görülmediği bir cerrahi yöntemdir.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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