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Enregistrement W3138052737 · doi:10.1097/j.jcrs.0000000000000634

Posterior lamellar keratoplasty: techniques, outcomes, and recent advances

2021· review· en· W3138052737 sur OpenAlexaff
Elizabeth Yeu, José Álvaro Pereira Gomes, Brandon D. Ayres, Clara C. Chan, Preeya K. Gupta, Kenneth A. Beckman, Marjan Farid, Edward J. Holland, Terry Kim, Christopher E. Starr, Francis S. Mah

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensNorth Toronto Eye Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual rehabilitationCorneal diseaseCorneal transplantationSurgeryOphthalmologyOptometryCorneaVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 2 decades, posterior lamellar keratoplasty (PLK) has emerged as an alternative to penetrating keratoplasty in the treatment of corneal endothelial disorders. The reasons for this trend include the search for a safer procedure to replace diseased endothelium that provides faster and better visual rehabilitation and reduces the need for postoperative care. Different surgical techniques, surgical instruments, devices, and lasers have been introduced to overcome technical difficulties, thus improving clinical outcomes. Yet, surgeons and eye banks must address the complications and limitations that arise during the transition to these new techniques. This review discusses the most significant aspects of the evolution of PLK, including a detailed description of current techniques and the direction of future treatment for corneal endothelial disease with the use of laser-assisted surgery, bioengineered corneas, cell therapy, and new pharmacologic therapy.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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