The Analysis of corneal transplantation in the Hospital of Lithuanian University of Health Sciences Eye Clinic over 6 years
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Corneal blindness account for 4% of the world’s 45 million blinds, a large portion of which is treatable [1]. Blindness due to corneal disease results from numerous degenerative, dystrophic, infectious, and inflammatory corneal disorders and corneal damage appears secondary to ocular surface disease [2]. Treatment for many people with these conditions can be provided via a corneal transplantation (CT), making access to CT essential to prevent blindness and subsequent disability [3]. CT is considered the world’s most frequent type of transplantation: nearly 200 000 transplantations a year are performed in 116 countries cooperating with 742 eye banks. The United States has the highest transplantation rate, followed by Lebanon and Canada. About 53% of the world’s population have no access to corneal transplantation [4]. 30-70 CT are performed in Lithuania each year, mostly in the Hospital of Lithuanian University of Health Sciences Kauno klinikos, with around 100 patients on the corneal transplant waiting list [5]. Aim: to analyze indications and surgical techniques of corneal transplantation at the Hospital of Lithuanian University of Health Sciences Eye Clinic over a 6 year period. Methodology: the retrospective analysis has been done after collecting data from the National Transplant Bureau [5] and health records of all the patients (n=125) who underwent corneal transplantation surgery at the Eye Clinic of Lithuanian University of Health Sciences during 2010-2015. The significance level of p=0.05 was chosen to test statistical hypotheses. Results:during this 6 year period from a total of 125 corneal transplants performed, we had access to 114 medical records (91.2%). [...].
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».