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Enregistrement W4224325082 · doi:10.1155/2022/1553719

Prognostic Factors for Visual Outcomes in Closed Idiopathic Macular Holes after Vitrectomy: Outcomes at 4 Years in a Monocentric Study

2022· article· en· W4224325082 sur OpenAlexafffundabout
Alexandre Lachance, Mélanie Hébert, Eunice You, Jean-Philippe Rozon, Serge Bourgault, Mathieu Caissie, Éric Tourville, Ali Dirani

Notice bibliographique

RevueJournal of Ophthalmology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineVitrectomyOphthalmologyOptometryVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To identify predictive factors of visual outcomes in the eyes after successful macular hole (MH) surgery. Methods. It is a retrospective monocentric study of the eyes that underwent successful vitrectomy for full-thickness MH in an academic, tertiary care center (CHU de Québec–Université Laval, Québec, Canada) between 2014 and 2018. We included a single eye per patient and excluded the eyes with ocular comorbidities. Clinical and anatomical features of patients were collected, including demographics, MH duration, baseline MH size, baseline visual acuity (VA), and final VA. Multiple logistic regressions were performed to determine predictive factors of VA ≥70 ETDRS letters (Snellen equivalent: 20/40) and VA gain ≥15 ETDRS letters at final follow-up. Areas under the receiver operating characteristic curve (AUC) were used to determine the performance of each model and identify the Youden index maximizing performance at a given threshold. Results. A total of 460 eyes were included in this study; 274/460 eyes (60%) achieved final VA ≥70 ETDRS letters and 304/460 eyes (66%) had a VA gain ≥15 ETDRS letters at 24 months follow-up. Multiple logistic regression analyses showed that the main predictive factors for final VA ≥70 ETDRS letters (model AUC = 0.716) were baseline VA (OR = 1.064; p < 0.001 ), MH duration (OR = 0.950; p = 0.005 ), and age (OR = 0.954; p = 0.004 ). Predictors of VA gain ≥15 ETDRS letters at final follow-up (model AUC = 0.615) were baseline VA (OR = 0.878; p < 0.001 ), MH duration (OR = 0.940; p < 0.001 ), and MH size (OR = 0.998; p = 0.036 ). Thresholds for the final VA ≥70 ETDRS letters model and the VA gain ≥15 ETDRS letters model were VA ≥55.5 ETDRS letters (Snellen equivalent: 6/30) and MH size of 237 μm, respectively. Conclusion. The eyes with shorter MH duration, smaller MH size, and higher preoperative VA achieved better visual outcomes after successful MH surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,331
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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