Outcomes of Repeat Penetrating Keratoplasty and Risk Factors for Graft Failure
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To compare repeat penetrating keratoplasty (PKP) with primary PKP with respect to patient characteristics, survival rates, and risk factors for graft failure. Methods. Retrospective, consecutive, noncomparative case series of 116 patients who underwent repeat PKP and who were identified from a cohort of 696 PKPs performed by one surgeon over a 7.5-year period. Results. Compared with patients who underwent primary PKP, regraft patients were 5 years older, had a higher rate of peripheral anterior synechiae (PAS), were more likely to require intraocular pressure (IOP)–lowering medications prior to surgery, were more likely to develop postoperative corneal neovascularization, were less likely to be phakic, and were more likely to undergo PKP in conjunction with a lens procedure. There was no difference between the two groups with respect to the distribution of original diagnoses leading to PKP and the rate of graft rejection. Two- and 5-year survival rates for repeat PKP were 63.9% and 45.6%, respectively. In a multivariate analysis, the original diagnosis leading to corneal transplantation, the presence of preoperative PAS, intraoperative anterior vitrectomy, and postoperative corneal neovascularization were identified as risk factors for graft failure in patients undergoing a regraft. Conclusions. Patients undergoing PKP for the first and second time share common risk factors for graft failure, namely, the original diagnosis leading to corneal transplantation, the presence of preoperative PAS, and the occurrence of postoperative corneal neovascularization. The difference in graft survival rates between the two groups can be partially explained on the basis of higher rates of the latter two risk factors among regrafts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».