Risk factors for epiretinal membrane formation and peeling following pars plana vitrectomy for primary rhegmatogenous retinal detachment, an OCT guided analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the rate and risk factors of epiretinal membrane (ERM) formation and need for ERM peeling after pars plana vitrectomy (PPV) for uncomplicated primary rhegmatogenous retinal detachment (RRD). METHODS: Retrospective, single-center, cohort study of 119 consecutive patients (119 eyes) that underwent RRD repair using PPV. The primary outcomes were ERM formation, classified using an optical coherence tomography grading system, and the rate of ERM peeling. Visual acuity, postoperative complications, and risk factors for ERM formation and peeling were also identified. RESULTS: Postoperative ERM formation occurred in 69 eyes (58.0%); 56 (47.1%) were stage 1, 9 (7.6%) stage 2, 3 (2.5%) stage 3, and 1 (0.8%) stage 4. Only 6 (5.0%) eyes required secondary PPV for a visually significant ERM, with a mean time to reoperation of 488 ± 351 days. Risk factors for ERM formation included intraoperative cryotherapy, more than 1000 laser shots, 360° laser photocoagulation, and choroidal detachment (p < 0.01). Eyes with more than 3 tears had a trend towards increased ERM surgery (p = 0.10). CONCLUSIONS: Visually significant ERM formation following PPV for primary RRD was uncommon in this cohort (5%). Half of the ERMs were detected after the first post-operative year, indicating that this complication may be underreported in studies with only 1-year follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».