Characteristics and recurrence of pterygium in Saudi Arabia: a single center study with a long follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study described the clinical features of patients with pterygium and analyzed the recurrence rate of conjunctival autografting alone, conjunctival autografting combined with intraoperative mitomycin C, and amniotic membrane grafting. METHODS: A retrospective cohort study of primary pterygium was conducted between January 2017 and February 2020. Factors associated with pterygium severity and recurrence were analyzed by univariate analysis and logistic regression models. RESULTS: The study included 292 patients with an average age of 53.3 ± 14.1 years, while the number of operated cases was 94. Pterygia involving the cornea were observed in 55 % of the cases. The overall rate of recurrence for the three procedures was 17 %. The average time of recurrence was 14.2 ± 11.9 months, with 37 % of the recurrences occurring after the first year. The only factor associated with a significant risk of recurrence was dry eye disease in both univariate (p = 0.021) and multivariate analysis (p = 0.026). The recurrence rates following conjunctival autografting with and without mitomycin C were 15.6 and 15.8 %, respectively. The recurrence rate following the amniotic membrane graft was twofold (OR= 2.02) (27 %) that following the conjunctival autograft (15.8 %). CONCLUSIONS: The only factor associated with the recurrence of pterygium was dry eye disease. More than one-third of recurrences developed after the first year, which stresses the importance of a long follow-up. The recurrence rate in our study following conjunctival graft was slightly higher compared to the literature mainly due to differences in study areas, populations, and follow-up periods.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».