MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283525691 · doi:10.1111/aos.15202

<scp>DMEK</scp> graft: One size does not fit all

2022· review· en· W4283525691 sur OpenAlexaff
Mohit Parekh, Davide Romano, Rintra Wongvisavavit, Giulia Coco, Giuseppe Giannaccare, Stefano Ferrari, Carlos Rocha‐de‐Lossada, Hannah J. Levis, Francesco Semeraro, Marina Rodríguez‐Calvo‐de‐Mora, Vincenzo Scorcia, Vito Romano

Notice bibliographique

RevueActa Ophthalmologica · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineDescemet membraneGraftingBullous keratopathyOphthalmologyGraft rejectionSurgeryTransplantationCorneaMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) is a popular procedure for the treatment of corneal endothelial diseases mainly targeting Fuchs endothelial corneal dystrophy (FECD) and pseudophakic bullous keratopathy (PBK). Although DMEK has multiple advantages, it is challenging in terms of graft preparation and delivery. One of the crucial factors of DMEK graft preparation is determining the size of the graft. Evaluating risks and benefits of transplanting larger or smaller grafts compared with the descemetorhexis performed following a standard DMEK procedure thus becomes important. Advanced techniques like pre-loaded DMEK requires pre-selection of graft diameter without physical examination of the eye making it more challenging. Therefore, recognizing the benefits of graft size and the number of transplanted endothelial cells becomes essential. Smaller DMEK grafts have been preferred and accepted for grafting. Larger diameter grafts have advantages but can be challenging due to higher detachment rates. We thus aim to review the challenges of preparing and delivering DMEK tissues with small or large diameter based on selected descemetorhexis area, discuss the outcomes based on different graft sizes, highlight related complications and suggest which cases may benefit from adopting smaller or larger graft size.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa OphthalmologicaMême sujetCorneal surgery and disordersTravaux en français237 207