The Influence of Blue-Filtering Intraocular Lenses Implant on Exudative Age-Related Macular Degeneration: A Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether the use of a blue light-filtering intraocular lens (IOL) prevents the onset of wet age-related macular degeneration (AMD). More precisely, we examined the proportion of blue light-filtering IOL in a wet AMD patients' sample and compared it with a general North American pseudophakic population sample. DESIGN: Retrospective case-control study. METHODS: Case patients were diagnosed and treated for wet AMD and had prior IOL implantation at least 3 years before the diagnosis of wet AMD. Control patients were randomly selected among patients who had cataract surgery at our institution. They were exempt of AMD and paired for the year of surgery, sex and age at cataract surgery. A total of 196 patients were included in each study group. RESULTS: Among patients with wet AMD, 62.8% had a blue light-filtering IOL compared with 63.3% among control patients (p = 0.92). Mean time between implantation and injection of anti-VEGF in AMD patients was 6.62 years (95% confidence interval (CI): 6.04-7.19) in non-blue light-filtering IOL group and 5.76 years (95% CI: 5.41-6.11) in blue light-filtering IOL group (p = 0.0120). CONCLUSION: No correlations could be established between the presence of a blue light filter in the IOL and the occurrence of wet AMD. AMD patients without blue light-filtering IOL were injected significantly later than patients with an IOL filtering blue light, which contradict the potential clinical benefit of the blue light filter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».