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Enregistrement W4310721662 · doi:10.1016/j.ajoc.2022.101764

Argentinian flag sign during refractive laser-assisted cataract surgery – A case report

2022· article· en· W4310721662 sur OpenAlexaff
Mariam Issa, Lili Tong, Sohel Somani

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology Case Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCataract surgeryPhacoemulsificationMedicineComplicationOphthalmologySurgerySign (mathematics)CapsulorhexisVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The Argentinian flag sign, or radial capsular tear extensions, is a rare complication when performing capsulorhexis during cataract surgery. Identifying and managing this complication early is important to prevent the tear from propagating around the periphery leading to posterior capsular rupture or vitreous loss. Observations: The Argentinian flag sign was previously reported in a case of femtosecond laser-assisted cataract surgery (FLACS). However, our report presents the first case after FLACS using the Catalys™ Precision Laser System, a platform which has been associated with a larger percentage of complete capsulotomies when compared to other platforms. Radial extensions of the capsular tear were observed in a 27-year-old male patient with an intumescent cataract in left eye. The complication was managed by manually redirecting and completing the radial extension flaps, along with delicate phacoemulsification and manual cutting of capsular edge in areas with significant capsular-IOL overlap. Conclusions and importance: Our case report highlights that despite the Catalys™ Precision Laser System success rates, radial tears may occur, especially in highly pressurized intumescent cataract. Therefore, surgeons must be prepared to optimize the surgical techniques to prevent the occurrence of this complication, as well as identify and manage it when it presents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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