MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136864088 · doi:10.21203/rs.2.21267/v1

Comparison of tendency and accuracy in predicted post-operative refraction and recommended IOL power between IOL Master and VERION before and after optimizing IOL-constant in the VERION

2020· preprint· en· W3136864088 sur OpenAlexaff
Takeshi Teshigawara, Akira Meguro, Nobuhisa Mizuki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEuropean Society of Cataract and Refractive Surgeons
Mots-clésRefractionConstant (computer programming)Power (physics)OptometryMathematicsOpticsPhysicsComputer scienceMedicineThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: We assessed the accuracy and tendency of the VERION image-guided system (Alcon) and the intra-ocular lens (IOL) Master 700 (Zeiss), by comparing mean refractive shift (MRS) of predicted post-operative refraction (PPR), mean absolute error (MAE) of PPR, recommended IOL power (RIP) and K-value before and after optimizing the IOL-constant in VERION, to show the importance of optimization.Methods: This retrospective study involved 72 eyes. K-value was measured with both biometers. Axial length (AL) and anterior chamber depth (ACD) measured by the IOL Master were applied to the VERION because it cannot measure these variables. The User group for Laser Interference Biometry (ULIB) IOL-constant for the IOL Master was applied to the VERION before optimizing the IOL constant, since no such official measure was established for it. MRS of PPR, MAE of PPR, RIP and K-value as measured by both biometers were compared before and after optimizing the IOL-constant in the VERION. Finally, correlations between the MRS, MAE, RIP, and K-value were analyzed in the VERION. The Wilcoxon signed-rank test was used for analysis.Results: Compared to the IOL Master, K-value was significantly higher in the VERION. Prior to optimization, MRS of PPR showed a significant myopic shift in the VERION, and MAE of PPR was significantly higher. Additionally, RIP in the VERION was significantly lower. After optimization, there were no significant differences in the MRS of PPR and RIP between the VERION and IOL Master. MAE of PPR in the IOL Master was significantly higher than in the VERION. No significant correlations were found between MRS and MAE of PPR and RIP with K-value in the VERION. Conclusions: Before optimization, the VERION was less reliable in MRS, MAE and RIP than the IOL Master. However, after optimization, the difference in MRS and RIP between the two devices became insignificant. This study indicates that optimization of IOL-constant in the VERION is vital. After optimization, the VERION is more accurate in PPR than the IOL Master.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOphthalmology and Visual Impairment StudiesTravaux en français237 207