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Enregistrement W4205544583 · doi:10.3928/23258160-20211213-01

Sutured Scleral-Fixated Versus Anterior Chamber Intraocular Lens Implantation: A Meta-Analysis

2022· review· en· W4205544583 sur OpenAlexaff
Anubhav Garg, Tsz Hin Alexander Lau, Marko M. Popovic, Peter J. Kertes, Rajeev H. Muni

Notice bibliographique

RevueOphthalmic surgery, lasers & imaging retina · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOphthalmologyVisual acuitySubluxationIntraocular pressureMeta-analysisIncidence (geometry)Prospective cohort studyIntraocular lensSurgeryMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: No consensus exists on the comparative efficacy and safety of sutured scleral-fixated (SSF) and anterior chamber (AC) intraocular lens (IOL) implantation. We aim to compare outcomes of these two techniques. PATIENTS AND METHODS: A systematic literature search of MEDLINE, Embase, and Cochrane CENTRAL was conducted (2005 to 2020). Studies comparing SSFIOLs with ACIOLs were included. Outcomes included corrected distance visual acuity and complications. A meta-analysis was conducted with a random effects model. Weighted mean differences and risk ratios with 95% CIs were computed. RESULTS: Seven hundred eighty-three eyes from nine studies were included. SSFIOLs had a significantly higher absolute postoperative spherical equivalent (weighted mean difference, 0.32; 95% CI, 0.03 to 0.60; P = .03; low certainty) and incidence of IOL decentration/subluxation (risk ratio, 2.69; 95% CI, 1.03 to 7.01; P = .04; moderate certainty) than ACIOLs. There was no difference in final corrected distance visual acuity ( P = .26). CONCLUSIONS: SSFIOLs have a higher absolute postoperative spherical equivalent and incidence of IOL decentration/subluxation than ACIOLs. Future prospective studies are needed to confirm these findings. [ Ophthalmic Surg Lasers Imaging Retin a. 2022;53:12–21.]

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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