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Enregistrement W4210754305 · doi:10.1097/icb.0000000000001260

UTILIZATION OF PREOPERATIVE MIDPERIPHERAL OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY FOR TAILORED SURGICAL MANAGEMENT OF PROLIFERATIVE VITREORETINOPATHY

2022· article· en· W4210754305 sur OpenAlexaff
André S. Pollmann, Amit V. Mishra, Netan Choudhry, R. Rishi Gupta

Notice bibliographique

RevueRetinal Cases & Brief Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensSTART ClinicDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProliferative vitreoretinopathyMedicineOptical coherence tomographyVitrectomyRetinal detachmentVisual acuityOphthalmologyRetinalRetinaSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to report on the use of preoperative spectral domain optical coherence tomography to assess retinal pathology and guide the surgical approach to proliferative vitreoretinopathy. METHODS: A case report was discussed. RESULTS: A 70-year-old man developed proliferative vitreoretinopathy after surgical repair of a macula-off rhegmatogenous retinal detachment. In preparation for further surgery, inferior preretinal fibrosis and membranes were identified on preoperative optical coherence tomography. The patient underwent successful vitrectomy with peeling of the membranes resulting in markedly improved visual acuity. CONCLUSION: Widely available spectral domain optical coherence tomography can be used preoperatively to image the midperipheral retina and guide surgical decision-making in the management of proliferative vitreoretinopathy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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