Clinical Outcomes of Monofocal Toric IOLs Using Digital Tracking and Intraoperative Aberrometry
Notice bibliographique
Résumé
John F Blaylock,1 Brad J Hall2 1Valley Laser Eye Centre, Abbotsford, BC, V2S 3R1, Canada; 2Sengi, Penniac, NB, E3A 8X8, CanadaCorrespondence: Brad J HallSengi, 473 Route 628, Penniac, NB, E3A8X8, CanadaTel +1 888 255 8680Email bhall@sengiclinical.comPurpose: To evaluate clinical outcomes of a toric IOL using digital tracking (DT) and intraoperative aberrometry (IA).Methods: This was a retrospective, single surgeon study examining 151 eyes of 106 patients. Inclusion criteria were subjects who presented with visually significant cataracts (or as a candidate for clear lens extraction) and were implanted with a toric intraocular lens. Spherical equivalent prediction errors for IA and preoperative planning were calculated and compared. Preoperative and postoperative refractive data and monocular uncorrected distance visual acuity (UDVA) and corrected distance visual acuity (CDVA) were also collected at 3 months postoperatively.Results: Postoperative actual residual refractive astigmatism with IA was 0.50 D or less in 140 eyes (92.8%) and was 0.50 D or less in 88 eyes (58.3%) with back-calculations based on preoperative planning. The absolute spherical equivalent prediction error was 0.50 D or less in 135 eyes (89.4%) for IA compared to 123 eyes (85.4%) for preoperative planning. Postoperative monocular UDVA was 0.10 logMAR or better in 124 eyes (82.1%) and 0.00 logMAR or better in 90 eyes (59.6%). Postoperative CDVA was 0.10 logMAR or better in 147 eyes (97.4%) and 134 eyes (88.7%) were 0.00 logMAR or better.Conclusion: The results demonstrate that toric implantation with DT and IA can provide excellent refractive and visual outcomes.Keywords: toric IOL, cataract surgery, intraoperative aberrometry
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».