Factors predictive of cystoid macular oedema following endothelial keratoplasty: a single-centre review of 2233 cases
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe the incidence of postoperative cystoid macular oedema (CMO) after endothelial keratoplasty (EK) and to identify its contributory risk factors. METHODS: 2233 patients undergoing EK at Ospedali Privati Forlì 'Villa Igea', between January 2005 to October 2018 for Descemet stripping automated endothelial keratoplasty (DSAEK) and June 2014 to August 2018 for Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) with a minimum follow-up of 18 months were evaluated. Univariate and multivariate analyses were conducted to identify and quantify contributory risk factors. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis were performed to determine ideal cut-off points of continuous variables. RESULTS: CMO was identified in 2.82% (n=63) of the cases. CMO occurred in 2.36% of DSAEK eyes and in 5.56% of DMEK eyes (p=0.001). Average onset of CMO was 4.27±6.63 months (range: 1-34 months) postoperatively. Compared with those who did not develop CMO, a higher proportion of patients in the CMO group had diabetes (24.2% vs 9.8%, p<0.001) (OR=3.16, 95% CI: 1.72 to 5.81, p<0.001), a higher proportion of patients who underwent DMEK rather than DSAEK (28.6% vs 14.1%, p=0.001) (OR=2.42, 95% CI: 1.35 to 4.33, p=0.003) and were older (70.5±10.0 vs 67.1±14.3 years, p=0.01). Using the cut-off of 67 years as identified by ROC curve analysis, subjects aged >67 years (OR=2.35, 95% CI: 1.30 to 4.26, p=0.005) were more likely to develop CMO. There were no other significant differences between the groups. CONCLUSIONS: Older age (>67 years), diabetes mellitus and DMEK have been identified as independent risk factors for postoperative CMO following EK. Close observation is necessary during the first postoperative year after EK, particularly in patients with risk factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».