A Comparison of Transcanalicular, Endonasal, and External Dacryocystorhinostomy in Functional Epiphora: A Minimum Two-Year Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the outcomes of transcanalicular diode laser-assisted dacryocystorhinostomy (TCL-DCR), nonendoscopic endonasal dacryocystorhinostomy (NEN-DCR), and external dacryocystorhinostomy (EXT-DCR) as first-line treatments for functional epiphora. Methods: This multicenter, retrospective, case-control study included 135 eyes of 135 patients with functional epiphora (86 females and 49 males). Functional epiphora was diagnosed based on a patent lacrimal system with a delay in the fluorescein dye disappearance test (FDDT) or dacryoscintigraphy (DSG) and no ocular surface or eyelid abnormalities. The patients were treated with TCL-DCR (2008-2011) or Ext-DCR (2005-2008, 2011-2017) at Beyoglu Eye Research Hospital (Istanbul, Turkey) and NEN-DCR at Carrot Eye Surgery Clinic affiliated with the McMaster University (Hamilton, ON, Canada) (2010-2016). Success was defined as the absence of epiphora and the normalization of an earlier delayed FDDT after surgery. Results: The TCL-DCR, NEN-DCR, and EXT-DCR groups consisted of 38, 47, and 50 eyes with 25.9, 44.2, and 45.9 months of follow-up. The success rate for TCL-DCR was 65.8%, 70.2% for NEN-DCR, and 84.0% for EXT-DCR. During the follow-up period, 13.2% of TCL-DCR cases and 6.4% of NEN-DCR cases developed an anatomic obstruction of the lacrimal system. Conclusion: The EXT-DCR group had a higher success rate in the management of functional epiphora than the NEN-DCR and TCL-DCR groups and was significantly safer in terms of an iatrogenic anatomic block of the lacrimal system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».