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Enregistrement W4375955875 · doi:10.1111/aos.15691

Combined or sequential DMEK in cases of cataract and Fuchs endothelial corneal dystrophy—A systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4375955875 sur OpenAlexaff
Vito Romano, Maria Laura Passaro, Björn Bachmann, Lamis Baydoun, Sorcha Ní Dhubhghaill, Mor M. Dickman, Hannah J. Levis, Mohit Parekh, Marina Rodríguez‐Calvo‐de‐Mora, Ciro Costagliola, Gianni Virgili, Francesco Semeraro

Notice bibliographique

RevueActa Ophthalmologica · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhacoemulsificationMedicineOphthalmologyVisual acuityMeta-analysisCataract surgeryDescemet membraneIntraocular lensIntraocular pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To compare the outcomes of Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) performed after phacoemulsification and intraocular lens (IOL) implantation (sequential DMEK) and DMEK combined with phacoemulsification and IOL implantation (combined DMEK) in patients with Fuchs endothelial corneal dystrophy (FECD) and cataract. Systematic literature review and meta‐analysis performed according to the PRISMA guidelines and registered in PROSPERO. Literature searches were conducted in Medline and Scopus. Comparative studies reporting sequential DMEK and combined DMEK in FECD patients were included. The main outcome measure of the study was the corrected distance visual acuity (CDVA) improvement. Secondary outcomes were postoperative endothelial cell density (ECD), rebubbling rate and primary graft failure rate. Bias risk was assessed and a quality appraisal of the body of evidence was completed using the Cochrane Robin‐I tool. A total of 667 eyes (5 studies) were included in this review, 292 eyes (43.77%) underwent a combined DMEK, while 375 (56.22%) eyes underwent a sequential DMEK surgery. We found no evidence of a difference between the two groups (mean difference, 95% CI) regarding: (1) CDVA improvement (−0.06; −0.14, 0.03 LogMAR; 3 studies, I2: 0%; p = 0.86); (2) postoperative ECD (−62; −190, 67 cells/mm2; 4 studies, I2: 67%; p = 0.35); (3) rebubbling (risks ratio: 1.04; 0.59, 1.85; 4 studies, I2: 48%; p = 0.89); and primary graft failure rate (risks ratio: 0.91; 0.32, 2.57; 3 studies, I2: 0%; p = 0.86). Of all the 5 non‐randomized studies, all (100%) were graded as low quality. The overall quality of the analysed studies was low. Randomized controlled trials are needed to confirm no difference or superiority of one approach in terms of CDVA, endothelial cell count and postoperative complication rate between the two arms.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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