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Enregistrement W4282001067 · doi:10.2147/opth.s351011

Comparison of Barrett Toric Calculations Using Measured and Predicted Posterior Corneal Astigmatism in Cataract Surgery Patients

2022· article· en· W4282001067 sur OpenAlexaff
Mark Lukewich, Fahmeeda Murtaza, Sohel Somani, Eric Tam, Hannah H. Chiu

Notice bibliographique

RevueClinical ophthalmology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAmerican Society of Cataract and Refractive SurgeryÖgonfonden
Mots-clésMedicineOphthalmologyCataract surgeryAstigmatismOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To compare residual astigmatism prediction errors across Barrett toric calculations using predicted posterior corneal astigmatism (PCA) and PCA measured using the IOL Master 700 with total keratometry (IOLM). Methods: A retrospective cohort study was undertaken on patients with corneal astigmatism and no other ocular comorbidities that underwent uneventful refractive femtosecond laser-assisted cataract surgery with toric IOL implantation between May 2019 and November 2019. Toric calculations were performed using the Barrett toric calculator and the following values: predicted PCA with anterior corneal measurements from Pentacam, IOLM standard keratometry (SK), OPD scan, and median measurements from these devices; predicted PCA with IOLM total keratometry (TK); and measured PCA with IOLM SK or IOLM TK. Residual astigmatism prediction error was calculated for each device and method of calculation at postoperative month 1 and 3 using the astigmatism double angle plot tool. Results: A total of 24 eyes, 10 with-the-rule (WTR), 10 against-the-rule (ATR) and 4 oblique astigmatism, from 24 patients were included in this study. PCA ranged from 0.00 to 0.67 D with a mean of 0.24 ± 0.15 D in all eyes. PCA was significantly greater in WTR eyes (0.32 D) compared to ATR eyes (0.16 D; p < 0.05). In ATR eyes, calculations made using IOLM SK and measured PCA had significantly lower total corneal astigmatism and toric IOL cylinder power compared to calculations made using Pentacam and IOLM TK (p < 0.05). No significant difference in mean absolute or centroid residual astigmatism prediction error was observed across devices or calculation methods. The percentage of eyes with absolute astigmatism prediction errors ≤0.5 D was not significantly different across groups. Conclusion: Barrett toric calculations using predicted PCA and PCA measured using IOLM produced comparable residual astigmatism prediction errors. The incorporation of median measurements did not significantly impact calculation accuracy.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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