Risk factors, complications, and outcomes of phacoemulsification cataract surgery complicated by retained lens fragments in Asian eyes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the risk factors, visual outcomes, and sequelae of phacoemulsification surgery complicated by retained lens fragments (RLFs). METHODS: This single-center case–control study enrolled consecutive eyes complicated by RLF and compared them to age- and gender-matched uneventful cataract surgery cases at a tertiary care teaching hospital. Biometric, intraoperative, and postoperative data were collected. The primary outcome measures were risk factors, visual outcomes, and rate of postoperative complications. RESULTS: The study and control groups included 282 and 289 eyes, respectively. The estimated incidence of RLF was 1.47% during the study. We found a statistically higher risk of RLF among diabetics ( P < 0.001), those with a history of intravitreal injections ( P = 0.001), eyes with dense nuclear sclerosis, anterior capsular cataract ( P < 0.001), and posterior polar cataract ( P = 0.01). There was a statistically higher risk of RLF in eyes with a higher mean preoperative visual acuity (logarithm of the minimum angle of resolution) ( P < 0.001) and in cases performed by trainees ( P < 0.001). Most eyes in the RLF group ( n = 207, 73.4%) retained their preoperative vision or experienced a one-line improvement in visual acuity and 14 eyes (5.3%) experienced more than one-line improvement in vision. CONCLUSION: Although RLFs are rare, they can affect the quality of postoperative vision and outcomes of complicated phacoemulsification surgery.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».