Subjective and objective evaluation of corneal haze after accelerated corneal crosslinking for corneal ectasias
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the relationship between subjective (slit lamp examination [SLE]) and objective (densitometry) measurements of corneal haze after accelerated corneal crosslinking (aCXL), assess the relationship between densitometry and corrected distance visual acuity (CDVA), and determine the effect of baseline characteristics on densitometry after aCXL in eyes with progressive keratoconus and other ectasias. Setting Kensington Eye Institute and Bochner Eye Institute, Toronto, Canada. Design Retrospective analysis of a prospective interventional cohort study. Methods Scheimpflug‐derived corneal densitometry, CDVA, maximum keratometry ( K max ), and central corneal thickness were measured preoperatively and up to 1 year after aCXL, and post‐operative haze was estimated with SLE ( n = 483 eyes). A random effect model was used to examine the relationship between post‐operative subjective haze with SLE and densitometry. Linear mixed models were used to examine the relationship between densitometry, pre‐operative baseline characteristics, and CDVA. Results There was a significant association between subjective haze with SLE and densitometry ( p < 0.001). There was a significant relationship between CDVA and densitometry: for every 10 GSUs of increased densitometry in the 0–2 mm zone, CDVA worsened by approximately half a Snellen line ( p < 0.001). Age and pre‐operative K max were significant predictors of densitometry. For every 10 years of age, densitometry increased by 0.68 GSUs (95% CI [0.27 to 1.07], p < 0.001). For every 10 D of increased preoperative K max , densitometry increased by 0.69 GSUs (95% CI [0.41 to 0.98], p < 0.001). Conclusions Subjective haze after aCXL estimated with SLE, is significantly associated with densitometry. Increased densitometry after aCXL is associated with a reduction in CDVA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».