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Enregistrement W4311160735 · doi:10.3928/1081597x-20221026-05

Does Adjunctive Under-flap CXL Reduce Regression for Hyperopic LASIK?

2022· article· en· W4311160735 sur OpenAlexaff
Avi Wallerstein, Mathieu Gauvin, Harrison Watt, Nataly Trang, Pierre Trottier, Eser Adiguzel, Mark E. Cohen

Notice bibliographique

RevueJournal of Refractive Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensMuscular Dystrophy Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratomileusisLASIKMedicineOphthalmologyDioptreRefractive errorVisual acuityCorneal topographyProspective cohort studyAstigmatismOptometrySurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate whether adding accelerated under-flap corneal cross-linking to hyperopic laser in situ keratomileusis (LASIK-ufCXL) affects postoperative stability and regression, visual and refractive outcomes, and subjective quality of vision. Methods: This prospective comparative contralateral eye study included 51 patients with hyperopia (102 eyes) who received LASIK-ufCXL in the eye with highest defocus equivalent (DEQ) or randomized when DEQ equal, with the contralateral control eye receiving LASIK alone. After excimer ablation, 0.25% riboflavin was instilled on the stromal bed for 3 minutes. The flap was repositioned, followed by a total irradiation dose of 3.24 J ultraviolet A (UV-A) light administered to the corneal surface, using 18 mW/cm 2 UV-A for 3 minutes. Postoperative hyperopic regression (stability) was the primary outcome measure, defined by the difference in spherical equivalent (SEQ) at 1 week and 24 months postoperatively. Secondary measures reported uncorrected distance visual acuity, corrected distance visual acuity, cylinder vector analysis, subjective quality of vision, subjective night vision disturbances, and corneal haze. Results: At 24 months, the SEQ stability ( P = .4273) and the magnitude of hyperopic regression ( P = .5613) did not significantly differ between groups, with a small trend showing hyperopic regression of 0.50 diopters or greater being less frequent in LASIK-ufCXL eyes. There were no significant differences in accuracy, efficacy, and safety ( P > .05), with a small trend of more residual refractive astigmatism in the LASIK-ufCXL group ( P = .3216, Cohen's d : −0.29). Subjective quality of vision trended inferior in LASIK-ufCXL eyes ( P = .2237, Cohen's d : −0.25), with a greater haze grading ( P = .0466, Cohen's d : 0.41). Conclusions: Postoperative regression and stability were statistically equivalent between hyperopic LASIK vs LASIK-ufCXL, with identical safety. There were small clinical trends of lower efficacy, accuracy, and subjective quality of vision in LASIK-ufCXL eyes. [ J Refract Surg . 2022;38(12):770–779.]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,310
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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