Posterior Corneal Astigmatism Does Not Influence Manifest-Treated Topography-guided LASIK Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate whether the magnitude of posterior corneal astigmatism (PCA) impacts refractive and visual outcomes of primary topography-guided laser in situ keratomileusis (LASIK) and to provide guidance on treating eyes with high PCA. Methods: Comparative retrospective analysis of 4,541 consecutive eyes treated with Contoura (Alcon Laboratories, Inc) on the manifest refractive astigmatism. Standard outcomes of the 1,514 eyes with the lowest PCA (first tercile; low PCA group) were compared to the 1,514 eyes with the highest PCA (last tercile; high PCA group). Pearson correlation coefficient was used to assess relationships between variables. Results: Preoperatively, 20.9% of eyes presented with PCA of 0.50 diopters (D) or greater. The mean PCA was 0.18 ± 0.07 D in eyes with low PCA, and 0.50 ± 0.11 D in eyes with high PCA. An equivalent number of eyes achieved a cumulative postoperative unilateral uncorrected distance visual acuity of 20/20 in both the low PCA and high PCA groups (95.3% vs 94.7%; P = .4489). The efficacy index of both low and high PCA eyes was identical (0.99 ± 0.06 vs 0.99 ± 0.08; P = .3192), as was the safety index (1.00 ± 0.02 vs 1.00 ± 0.03; P = .0110). The magnitude of preoperative PCA was weakly correlated with postoperative refractive astigmatism ( R = 0.1323), but not with postoperative defocus equivalent ( R = −0.0414) or spherical equivalent ( R = −0.0128). Conclusions: PCA does not negatively impact the outcomes of topography-guided LASIK targeting the manifest refraction, having identical accuracy, efficacy, and safety in eyes with both low and high PCA. There is no scientific basis to measure and consider PCA in topography-guided LASIK planning software or nomograms if the excimer laser treatment input targets the manifest refraction. [ J Refract Surg . 2022;38(12):780–790.]
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».