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Enregistrement W3208949184 · doi:10.2147/opth.s334489

Refractive Accuracy of Barrett True-K vs Intraoperative Aberrometry for IOL Power Calculation in Post-Corneal Refractive Surgery Eyes

2021· article· en· W3208949184 sur OpenAlexaff
Larissa Gouvea, Kareem Sioufi, Colin E. Brown, George O. Waring, Wallace Chamon, Karolinne Maia Rocha

Notice bibliographique

RevueClinical ophthalmology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOphthalmologyRefractive surgeryRefractive errorCataract surgeryMean squared prediction errorCorneaVisual acuityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the refractive predictability of intraoperative aberrometry (IA, ORA, Alcon) and Barrett True-K/Universal II formulas for intraocular lens (IOL) power calculations in post-corneal refractive surgery and normal eyes. METHODS: Retrospective study of normal and post-corneal refractive surgery eyes that underwent cataract surgery with IA at tertiary academic center. Preoperatively, IOL power calculations were performed using Barrett Universal II (normal eyes) or Barrett True-K (post-corneal refractive surgery eyes) formulas. Intraoperatively, aphakic IA measurements were used for IOL power calculations. Mean absolute refractive prediction error (MAE) and the percentage of eyes with prediction error within ±0.50, ±0.75 and ±1.00 D were calculated. Refractive predictability was also evaluated in short, normal, and long eyes. RESULTS: Two hundred and seventy-three eyes were included in the analysis. No statistically significant differences were observed between the MAE of preoperative formulas and IA for post-hyperopic laser vision correction (LVC), post-myopic LVC, post-radial keratotomy (RK) and normal eyes. For prediction error within ±0.5 D in post-corneal refractive surgery eyes, range of agreement between Barrett True-K and IA ranged from 28% (7/25) of the time in post-RK eyes to 49% (40/81) of the time in post-hyperopic LVC; the corresponding value for Barrett Universal II/IA was 62% (64/103) in normal eyes. When there was disagreement, IA outperformed Barrett True-K in post-hyperopic LVC eyes and Barrett formula outperformed IA in post-myopic LVC, post-RK, and normal eyes. CONCLUSION: IA appears to be comparable to Barrett formulas for IOL power calculations in post-corneal refractive surgery and normal eyes. In post-hyperopic LVC, IA yields better results compared to Barrett True-K formula; in real-life scenarios, IA reveals statistical advantage over the Barrett True-K no history formula for eyes post-hyperopic LVC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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