A laboratory evaluation of nozzle tip damage in four generations of intraocular lens injector systems using a self-developed damage scale
Notice bibliographique
Résumé
During intraocular lens (IOL) implantation it is not uncommon for the injector's nozzle-tip to get damaged. However, the damage has not been systematically described or evaluated using an objective scale. In this study we developed our own system-the Heidelberg Score for IOL Injector Damage ("HeiScore"), which was used to grade 60 injectors from four generations of injector models (Monarch III D, AcrySert C, UltraSert, AutonoMe) made by the same manufacturer. (Alcon Laboratories Inc.) HeiScore has six grades of nozzle-tip damage: no damage (which was graded 0); slight scratches (1), deep scratches (2), extensions (3), cracks (4) and bursts (graded number 5). The score for each injector model was the sum of all grades (total number), and we could compare the four injector models. The injectors showed varying damage profiles, from "no damage" to "crack". A tendency of a lower damage score in the newer generations of IOL injectors was noted. However, a statistically significant difference was observed only between Monarch III D and AutonoMe. The "Heidelberg Score for IOL Injector Damage" could efficiently and effectively evaluate the damage to IOL injector systems, which might help manufacturers optimize the positioning of the IOL in the injector during pre-loading.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».