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Enregistrement W4385751704 · doi:10.1097/md.0000000000034580

Corneal biomechanics after small incision lenticule extraction and femtosecond laser in situ keratomileusis: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4385751704 sur OpenAlexaboutno aff
Songbai Chen, Hongjie Ma, Congling Zhao

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratomileusisMedicineLASIKMeta-analysisRandomized controlled trialOphthalmologyConfidence intervalSmall incision lenticule extractionRefractive surgeryBiomechanicsCorneaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Small incision lenticule extraction (SMILE) and femtosecond laser in situ keratomileusis (FS-LASIK) have been extensively studied as the main surgical methods for corneal refractive surgery. However, there is no consensus on whether SMILE is superior to FS-LASIK in corneal biomechanics. Therefore, this systematic review and meta-analysis used the results of ocular response analyzer and corvis ST to explore whether SMILE is superior to FS-LASIK in corneal biomechanics. METHODS: The literature was searched in PubMed, EMBASE, and Controlled Trials Register databases. The Cochrane Collaboration's "risk of bias" tool was used to evaluate the quality of the included randomized clinical trials, and the Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the included non-randomized controlled trials. The results were analyzed using Revman 5.3. RESULTS: Sixteen studies (3 randomized clinical trials and 13 non-randomized controlled trials) were included in this meta-analysis. There was no statistical difference in corneal biomechanics between SMILE and FS-LASIK in corneal hysteresis [mean difference (MD), 0.20; 95% confidence interval (CI): -0.09, 0.49; P = .18] and corneal resistant factor (MD, 0.31; 95% CI: -0.09, 0.71; P = .13), A1 time (MD, -0.02; 95% CI: -0.11, 0.07; P = .66), A1 length (MD, 0.01; 95% CI: -0.01, 0.03; P = .42), A1 velocity (MD, 0.00; 95% CI: -0.01, 0.01; P = .85), A2 velocity (MD, -0.01; 95% CI: -0.11, 0.09; P = .86), HC time (MD, 0.12; 95% CI: -0.13, 0.38; P = .35), The stiffness parameter at first applanation (MD, -7.91; 95% CI: -17.96, 2.14; P = .12), The ratio between the deformation amplitude 2 mm away from apex and the apical deformation (MD, 0.01; 95% CI: -0.26, 0.27; P = .96). CONCLUSION: A comprehensive assessment of the parameters of ocular response analyzer and corvis ST showed that SMILE is not superior to LASIK in corneal biomechanics 3 months post-surgery.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,035
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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