Using the First-Eye Back-Calculated Effective Lens Position to Improve Refractive Outcome of the Second Eye
Notice bibliographique
Résumé
The present study is a retrospective, monocentric case series that aims to compare the second-eye IOL power calculation precision using the back-calculated lens position (LP) as a lens position predictor versus using a predetermined correction factor (CF) for thin- and thick-lens IOL calculation formulas. A set of 878 eyes from 439 patients implanted with Finevision IOLs (BVI PhysIOL, Liège, Belgium) with both operated eyes was used as a training set to create Haigis-LP and PEARL-LP formulas, using the back-calculated lens position of the contralateral eye as an effective lens position (ELP) predictor. Haigis-CF, Barrett-CF, and PEARL-CF formulas using an optimized correction factor based on the prediction error of the first eye were also designed. A different set of 1500 eyes from 1500 patients operated in the same center was used to compare the basal and enhanced formula performances. The IOL power calculation for the second eye was significantly enhanced by adapting the formulas using the back-calculated ELP of the first eye or by using a correction factor based on the prediction error of the first eye, the latter giving slightly higher precision. A decrease in the mean absolute error of 0.043D was observed between the basal PEARL and the PEARL-CF formula (p < 0.001). The optimal correction factor was close to 60% of the first-eye prediction error for every formula. A fixed correction factor of 60% of the postoperative refractive error of the first operated eye improves the second-eye refractive outcome better than the methods based on the first eye’s effective lens position back-calculation. A significant interocular biometric dissimilarity precludes the enhancement of the second-eye IOL power calculation according to the first-eye results.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».