Comparative Analysis of Axial Length Measurements by Optical Biometers Based on Partial Coherence Interferometry Versus Optical Low-Coherence Interferometry: An Office Audit
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this study, we aimed to compare axial length (AL) measurements of the IOLMaster 500 (Carl Zeiss Meditec AG, Jena, Germany), based on partial coherence interferometry (PCI) versus the Aladdin (Topcon Healthcare, Oakland, NJ), based on optical low-coherence interferometry (OLCI), in a clinical setting. Methods A retrospective analysis of the records of patients presenting for cataract surgery at an ophthalmology practice between October 2019 and March 2020 was performed. All patients had biometry measurements on the IOLMaster 500 and the Aladdin. Data collected included patient demographics, cataract morphology and type, and AL measurements. The IOLMaster 500 and Aladdin measurements were compared using the unpaired t-test and Chi-squared test. Results In total, 393 eyes (197 patients) were included (91 males, 107 females) in the study. The IOLMaster 500 was unable to successfully obtain AL measurements in seven eyes (1.8%) and the Aladdin in 26 eyes (6.6%). The difference was statistically significant (p=0.0007). Advanced and central posterior subcapsular cataracts were common in eyes that had unsuccessful measurements. In the eyes successfully measured, the mean AL for the IOLMaster was 24.04 ±1.32 mm, while it was 24.04 ±1.34 mm for the Aladdin. However, this difference was not statistically significant (p=0.9165). Conclusion The IOLMaster 500 performed better in terms of the number of eyes for which AL measurements were successfully obtained compared to the Aladdin. This may be partly related to high volumes of advanced cataracts treated at our practice. However, this being a retrospective study, a cause-and-effect relationship could not be established.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».