Outcomes of femtosecond laser–assisted cataract and refractive lens surgery in patients with prior radial keratotomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate outcomes of femtosecond laser (FL)-assisted cataract surgery (FLACS) and refractive lens exchange (RLE) in patients with prior radial keratotomy (RK). SETTING: Single clinical practice. DESIGN: Retrospective observational case series. METHODS: All patients with prior RK undergoing FLACS- or FL-assisted RLE surgeries over a 6-year period were reviewed. Inclusion criteria were diurnal stability and stable manifest refraction. Exclusion criteria were any other incisional corneal surgery, macular or glaucomatous pathology, or vision loss due to any other cause. Data collected included demographics, visual acuity, laser settings, and complications. Main outcome measures were intraoperative and postoperative complications and visual outcomes. Safety and efficacy indices were evaluated. RESULTS: 16 eyes of 9 patients were included. Mean age and follow-up time were 59.9 ± 9.9 years (range 44 to 75 years) and 3.3 ± 2.5 months, respectively. The mean number of RK cuts was 11.8 ± 5.3 (range 8 to 20). Mean preoperative uncorrected (UDVA) and corrected distance visual acuity (CDVA) were 0.9 ± 0.4 logMAR (Snellen 20/160) and 0.2 ± 0.3 logMAR (Snellen 20/30), respectively. 2 intraoperative anterior capsule tears were identified. 1 postoperative intraocular lens dislocation occurred. Postoperatively, the mean UDVA and CDVA were 0.2 ± 0.2 logMAR (20/30) and 0.1 ± 0.1 logMAR (20/25), respectively. The safety index was 1.6, and the efficacy index was 1.2. CONCLUSIONS: FLACS- or FL-assisted RLE surgery in RK patients has a high risk for anterior capsule tear and should be avoided. Thickened incisional scars are potential sources of incomplete laser penetrance. Toric lens implantation in RK eyes provide unpredictable astigmatic correction and should also be avoided.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».